cox回归分析和logistic区别

应变量不一样。Cox回归的应变量是生存时间Cencor(结局)，而logistic回归应变量是分类资料。条件logsitic回归分析与cox回归分析有相似的地方，sas程序相同。都可以用来筛选影响因素，都有OR值或者RR值。

cox回归分析和logistic区别有哪些

Cox回归主要用于生存分析，即研究生存时间或结局事件与影响因素之间的关系。例如，在医学研究中，Cox回归可用于分析患者的生存时间与治疗方式、疾病进展等因素之间的关系。在社会科学研究中，Cox回归可用于分析事件发生的时间与相关影响因素之间的关系。
相比之下，Logistic回归主要用于分类预测，即预测某个事件是否发生或者某个分类结果是否出现。例如，在医学研究中，Logistic回归可用于预测患者是否患有某种疾病；在经济学研究中，Logistic回归可用于预测企业是否会破产。

cox回归分析和logistic区别是什么

1、回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，回归分析是指分析因变量和自变量之间关系，回归分析的基本思想是虽然自变量和因变量之间没有严格的、确定性的函数关系，但可以设法找出最能代表它们之间关系的数学表达形式。

Cox回归适用于生存时间或结局事件的数据类型为连续变量或半连续变量，例如天数、月数等。而Logistic回归适用于分类数据，即因变量是二分类或多分类的变量。
2、Cox回归的假设包括比例风险假设和线性趋势假设。比例风险假设是指不同自变量对生存时间的影响程度是恒定的，不受时间的影响；线性趋势假设则要求自变量对生存时间的影响是线性的，即随着自变量的增加或减少，生存时间以恒定的速度变化。
相比之下，Logistic回归的假设则主要关注预测概率的取值范围和自变量对因变量的影响方式。在Logistic回归中，因变量被限制在0到1之间，并且自变量对因变量的影响方式是逻辑函数形式，即以对数形式呈现的S型曲线。