Logistic模型在数学建模中的学习指南

简介：
本指南深入浅出地介绍Logistic模型的基本原理及其在数学建模中的应用，适合初学者快速掌握该模型并应用于实际问题解决中。 逻辑回归分析在流行病学领域应用广泛，主要用于探索疾病的风险因素，并根据这些风险因素预测疾病的概率。例如，在研究胃癌的危险因素时，可以选择两组人群进行对比：一组为确诊患有胃癌的人群，另一组则为未患该病的人群。这两组人群可能具有不同的体征和生活习惯等特征。 在这种情况下，因变量是“是否患有胃癌”，这是一个二分类变量（即“是”或“否”）。自变量可以包括多种因素，如年龄、性别、饮食习惯以及幽门螺杆菌感染情况等，并且这些自变量既可以是连续型的也可以是分类型的。通过逻辑回归分析，我们可以了解哪些因素可能构成胃癌的风险因子。