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有序分类 Logistic 回归（应变量Y为有序分类变量）
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回归

有序分类 Logistic 回归（应变量Y为有序分类变量）

1）支持交互作用项；支持设置分类自变量的参照水平；适用条件判断（多重共线性分析）；展示回归系数、OR值和可信区间；Omnibus似然比检验； 2）模型拟合评价：包括Deviance、AIC...

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1）支持交互作用项；支持设置分类自变量的参照水平；适用条件判断（多重共线性分析）；展示回归系数、OR值和可信区间；Omnibus似然比检验； 2）模型拟合评价：包括Deviance、AIC、BIC、McFadden’s R²、Cox & Snell’s R²和Nagelkerke’s R²。 3）支持有序分类的阈值（Threshold 分析）。

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1）根据上传的科研数据，简单点击设置后，自动完成Logistic回归分析；2）结局类型：结局为二分类变量，如有效、无效；缓解、无缓解等。3）自动对连续性变量进行 Z score 标准化处理（审稿人常要求）；4）生成英文版统计报告，助力于SCI论文撰写
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1）支持交互作用项； 2）设置分类自变量的参照水平； 3）展示回归系数；展示OR值和可信区间； 4）模型拟合评价，包括Deviance、AIC、BIC、伪R²（pseudo-R²）、McFadden’s R²、Cox & Snell’s R²、Nagelkerke’s R²等指标； 5）进行Omnibus似然比检验； 6）无序分类的概率分析 7）生成估计边际平均概率统计图表 8）导出Word格式的统计报告
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1）支持交互作用项；支持设置分类自变量的参照水平；适用条件判断（多重共线性分析）；展示回归系数、OR值和可信区间；Omnibus似然比检验； 2）模型拟合评价：包括Deviance、AIC、BIC、McFadden’s R²、Cox & Snell’s R²和Nagelkerke’s R²。 3）Estimated Marginal Means分析：包括生成估计边际平均值（概率图）。 4）诊断预测和ROC曲线：评估模型的诊断能力；计算AUC值及灵敏度特异度等；生成cut-off图；生成分类表（混淆矩阵）
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