logistic回归中的o值(logistics回归o值怎么看)

导语：Logistic回归的OR值意味着什么？

逻辑回归

逻辑回归的名称虽然里面有“回归”二字，但它实际上是一种分类学习方法。常见的使用场景有两种：一是预测，二是寻找因变量的影响因素。

线性回归与Logistic回归

线性回归和逻辑回归都是广义线性模型的一种特殊情况。

假设有一个因变量y和一组自变量x1, x2, x3, ... , xn，当y为连续变量时，不难拟合一个线性方程：

然后采用最小二乘法估计这个方式当中的各个系数β的值。

但是，如果 y 是一个只能取 0 或 1 值的二元变量，则线性回归方程会遇到困难。方程的右边是一个从负无穷到正无穷范围内的连续值，但左边的值则属于[0,1]，两边的值不匹配。

为了克服这一阻碍进行线性回归，统计学家想出了一种变换方法，即：将等式右边的值变换为[0,1]。最后，选择采用logistic函数进行变换。

logistic函数为：

它是一个取值范围为(0,1)的s型函数，可以将任意值映射到(0,1)，并且具有无穷导数等优良的数学性质。

在变化以后，回归方程就变为：

这样，等式两边的取值范围就都处于0和1之间了！

再进行一下Logit变换，得到：

在上面这个公式里，可以将y看作y取值为1的时候的概率p（y=1），那么1-y便是y取值为0的时候的概率p（y=0）。

从而能够进一步得到：

处理变换到这里，我们就可以回到最初的思路，通过最小二乘法估计β的值了。

odds与OR的含义

Odds：称为暴露比值，也称为几率、比值、比数，是指某事件发生的可能性(概率)与不发生的可能性（概率）之比。用p表示事件发生的概率，则：odds = p/(1-p)。

OR：称作“优势比”（odds ratio），也称“比值比”，为实验组的事件发生几率(odds1)/对照组的事件发生几率(odds2)，反映的是某种暴露与结局的关联强度。

怎么理解OR值

上面的描述在新手看来简直“不明觉厉”：什么优势？啥又是优势比？关联强度又是啥？

为了加深了解，让我们结合例子来细细体会。

假设一下，如果我们想要探讨熬夜是否会导致肥胖的发生，应该怎么办？

回忆一下我们初中学的做生物实验的思路，很容易便想到：找两组人，一组是肥胖人群，另一组则是不肥胖人群，然后，分别调查这两组人群哪些人熬夜、哪些人不熬夜。

如果我们调查得到的情况是下面这样的：

可以看到，肥胖组一共有40人，其中24人熬夜，16人不熬夜。我们就称“熬夜”是一种“暴露”。

不难看出，“暴露”指代的内容非常广泛。一般来说，有我们感兴趣的元素的研究对象就可以被称为“暴露组”；而没有这些因素的研究对象就可以被称为“非暴露组”。感兴趣的元素可以包括各种特征（性别、年龄、教育程度等）、某个特定行为（饮酒、运动、吸烟），或接触某个特定的物质（PM2.5等）。

至于“暴露与结局的关联强度”，在假设的例子当中，所谓的“结局”便是“是否肥胖”，也可以理解为“因变量Y”。

那“暴露比值”在假设的例子当中意味着什么呢？

其中，对于患有肥胖的对象，暴露比值为：熬夜的比例除以不熬夜的比例，即为：25/15 = 1.67；

同样，在不肥胖的人群中，也可以计算一个熬夜的比例除以不熬夜的比例，即为：19/21 = 0.90。

把这两个比例相除，就得到了熬夜与肥胖相关关系的OR值，即OR = 1.67/0.90= 1.86>1。

由此可以进行初步的推断：熬夜会增加肥胖的风险。

总的来说，当结果出现记为1，不出现记为0时，OR值的含义可以总结为：

OR = 1，暴露与结局之间没有相关性；

OR> 1，暴露可能会促进结局的出现；

OR<1，曝光会阻碍结局的出现。

而Logistic回归很重要的一点在于可以直接输出OR值，这一值甚至比直接的回归系数（β）还更有意义。

OR值与回归系数β的数量关系为：OR = eβ

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