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Logistic回歸模型被廣泛應(yīng)用于各個學(xué)科，如醫(yī)學(xué)，社會學(xué)科，機器學(xué)習(xí)等，主要適用于因變量是分類變量的情況，尤其是二分類變量。該模型采用的是極大似然估計，這就需要足夠的樣本量來支持，今天就告訴大家一個簡單的辦法進行Logistic回歸樣本量的估算。

這個方法叫EPV（events per variable）。即每個自變量的事件數(shù)，其中事件表示表示應(yīng)變量中個數(shù)較少的那一類。例如因變量為ICU存活情況，探索3個自變量，假設(shè)EPV等于10，而ICU的死亡率為30%。所以需要的死亡患者數(shù)為10*3=30，總共需要的樣本量,30/30%=100.考慮到失訪，增加20%的樣本量，所以最后樣本量為120例患者，其中30例ICU死亡患者。