导读近期，四川大学华西公共卫生学院华西第四医院流行病与卫生统计学系研究人员发表论文，旨在探讨logistic回归中不同Pearson残差估计方法的差异，为回归诊断时残差估计方法及软件的选择提供参考。研究指出，Logistic回归的两种Pearson残差估计方法在理论和应用上均有一定差异，针对协变量组数远小于研究对象个体数的数据，如何选择适当的Pearson残差估计方法，值得进一步深入研究。该文发
近期，四川大学华西公共卫生学院华西第四医院流行病与卫生统计学系研究人员发表论文，旨在探讨logistic回归中不同Pearson残差估计方法的差异，为回归诊断时残差估计方法及软件的选择提供参考。研究指出，Logistic回归的两种Pearson残差估计方法在理论和应用上均有一定差异，针对协变量组数远小于研究对象个体数的数据，如何选择适当的Pearson残差估计方法，值得进一步深入研究。该文发表在2015年第01期《四川大学学报(医学版)》上。
通过对代表不同数据类型的两个实例构建Logistic回归模型，并使用分别代表不同估计方法的SPSS与STATA软件计算其Pearson残差值，分析比较二者的异同。
Logistic回归模型的两种Pearson残差估计方法对协变量组数等于或近似等于研究对象个体数的数据的计算结果一致，而对协变量组数远小于研究对象个体数的数据的计算结果差异较大。
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