简述多重线性回归、logistic回归和Cox回归三种模型之间的区别与联系。
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两分类Logistic回归模型的一般定义中，因变量（Y）是0～1变量。
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Logistic回归模型没有考虑时间效应，Cox模型考虑了时间效应，所以研究设计时，如果考虑时间效应，应尽可能考虑符合Cox模型特点收集资料。
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在Logistic回归分析中，用样本资料拟合模型后，回归系数bi>0，并且有统计学意义，则可以认为Xi越大，因变量所描述的事件发生的概率就越大。
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对于一个横断面调查，用Logistic回归模型描述自变量X1,X2与患病的关系，其中Y=1表示患病，Y=0表示未患病，如果统计学推断β1>0，是否可以认为在X2不变的情况下，X1增大患病的机会也增大，为什么？
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Logistic回归与多元线性回归有何不同？两种方法各有何特点？
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logistic回归系数与自变量增加一个单位的优势比OR的关系为（）。
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多重线性回归、Logistic回归和Cox回归都可应用于（）。
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简要说明Logistic回归的应用。
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