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2010-08-26
关于proc logisitic后跟一个des的参数,从参考书上的解释是指定响应变量按降序的顺序。
我在实例操作过程中发现如下:
1、proc logistic data=jm.train1 ;(没加des参数)
      model   y=&bianliang;
     run;
结果是:intercept=5.55
                   x1= -0.55
                    a= -0.34
                    b= 0.4518
                    d= 0.2894
                    .........
2、proc logistic data=jm.train1 des;(加了des参数)
      model   y=&bianliang;
     run;
结果是:   intercept=-5.55
                   x1= 0.55
                    a= 0.34
                    b= -0.4518
                    d= -0.2894
两种方式的结果对比是截距由正变为负以及各参数的相关系数也都发生了正反方向的变化。
根据参考书上的定义我无法理解。
请问老师:我这种理解是否正确?
第一种没加DES参数是对预测为0的概率的模型推导。
第二种加了DES参数是对预测为1的概率的模型推导。
求高手给出正解!
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2010-8-26 11:23:34
其实这个问题很常见,非常好
因为我们在LOGISTIC回归的时候,一定要注意变量的定义和赋值情况,与你的研究有关系,变量赋值的趋同性要一样,我举个例子:
应变量:
患病与不患病,患病=1 不患病=0
性别 1=男 0=女,那么你得出的系数和OR值是以女性为比较和参考的
OR值的解释应该是男性相对女性来说其患病风险是女性的OR倍。
如果你把0=男,1=女,那么你得出的是女性相对男性来说其患病风险是男性的OR倍,而且两个系数的恰恰相反,而且颠倒后的OR值应该是呈现倒数关系
所以我们在做LOGISTIC回归的时候 一定要注意变量的赋值,以及赋值的方向性。

如果要解释,最好虫LOGISTIC回归的原理层面来解释
可以看看LOGISTIC回归的推导过程
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2010-8-26 14:28:29
2# crackman

大哥,您还是没解释关于DES这个参数的具体含义啊
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2010-8-26 16:50:16
DESC
reverses the sorting order for the levels of the response variable. If both the DESCENDING
and ORDER= options are specified, PROC LOGISTIC orders the levels according to the
ORDER= option and then reverses that order. This option has the same effect as the response
variable option DESCENDING in the MODEL statement. See the section “Response Level
Ordering” on page 3316 for more detail.
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2010-8-27 09:19:58
难道我的问题很难回答吗?我只是希望你回答我的猜测是否正确。你只要回答,“是”或则“否”。何必给我解释那么多?还给我来段英文解释?不是每个学SAS的人都懂英文的。也并不是每个问题回答的字数多,就是好的答案。我要的只不过是“是”或“否”的回答。安德斯蛋?或许我的问题是在太高深了,以至于您不便于正面回答。
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2010-8-27 09:31:40
楼主,你的态度是来请教的吗?
你的SAS没有安装帮助?
没有起码阅读文献的能力?
2楼4楼的回答你无法理解?
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