Bài giảng 42: Giới thiệu mô hình hồi qui logistic 1: Odds ratio

[@SonNguyen-mw7jn]

Ôi từ 2014 mà bây giờ em mới biết. Thật lãng phí thời gian. Em xin kính cảm ơn Thầy rất nhiều!

[@uctringuyen5463]

Con cám ơn thầy! Cuối cùng "tập phim" con chờ đợi nhất đã đến! Con đã bấm vào nút "Subscribe" để điện thoại con luôn cập nhật bài giảng của thầy. :). Trước đây con học ko chú trọng đến thống kê nhưng thầy là người tạo niềm cảm hứng để con dần dần nghiên cứu sâu về nó. :)

[@uctringuyen5463]

Thưa thầy, cho con đính chính một chút, có lẽ thầy nhầm lẫn khi giảng bài (ở phút thứ 8:40) Odds dao động từ [0, +∞) chứ không phải từ (-∞;+∞) như thầy nói đâu ạ, vì p thuộc [0;1] nên ở mẫu số (1-p>0). do vậy Odds >=0. Do vậy mình mới lấy Log(Odds) được.

[@dungnguyenviet5679]

Thưa Thầy, em nghiên cứu trong lĩnh vực kinh tế, rất hay sử dụng dữ liệu Panel data. Kính mong thầy có bài giảng hồi quy dữ liệu panel data. Em cảm ơn Thầy

[@nguyenminhtoan9015]

Thưa thầy, trong quá trình theo dõi các bài giảng của thầy, thì em có xem thêm một số bài giảng của nơi khác và có vẻ như họ tính odds là dựa trên tỷ sổ của bệnh/không bệnh. Chính vậy mà odds của sự phơi nhiễm (hút thuốc) = 647/622 và odds của sự không phơi nhiễm = 2/27. Mặc dù odds ratio vẫn bằng 14.04 xấp xỉ của thầy nhưng em không rõ là việc tính odds theo em hiểu có phải là đúng hay sai ạ?

[@linhbui7088]

Dạ em chào thầy ạ. thầy có thể cho em hỏi nếu đặt xảy ra mắc bệnh là 0 và không mắc bệnh là 1 thì hệ số hồi quy có bị đổi dấu không thầy? Em cảm ơn thầy ạ.

[@nmttri]

Em không phải chuyên môn dịch tễ học. Thầy hay bạn nào có thể giúp em hiểu thêm sự khác nhau của case.control, cohort.count, cross.section được không?