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。

Logistic回归模型中的同一自变量的偏回归系数b和优势比OR之间的关系是（ ）。 与马尔萨斯模型和Logistic模型相比，Leslie模型的优点是它（ ）。 Cox比例风险模型以（）作为预测模型的因变量 Cox比例风险模型以()作为预测模型的因变量。 多重线性回归相比较，以下说法正确的是（ ）。: Logistic回归回归系数和模型的假设检验不可采用方差分析 Logistic回归的反应变量必须是分类变量 Logistic回归的自变量既可以是分类变量，也可以是定量变量 Logistic回归系数的估计方法采用最大似然估计 Logistic回归要求反应变量与自变量之间存在非线性关系 只含有一个解释变量的线性总体回归模型简称一元线性回归模型或: 简单线性回归模型|简单非线性回归模型|线性回归模型|非线性回归模型 Cox比例风险模型以（   ）作为预测模型的因变量 。 按照研究设计不同，Logistic回归分为非条件（成组设计）Logistic回归和条件（配对或配伍设计）Logistic回归。 总体回归模型与样本回归模型的区别与联系。 —元回归模型和多元回归模型的划分依据是（）。 多元线性回归模型中，标准化偏回归系数没有单位。() 回归模型 为说明DF 检验，首先考虑下列线性回归模型( ) 。 下列回归模型中，属于一元线性回归模型的是（）。 简单线性回归模型与多元回归模型的基本假设（） 下列回归模型中，属于一元线性回归模型的是()。 下列回归模型中，属于一元线性回归模型的是（）。 下列回归模型中， 属于一元线性回归模型的是() 关于Cox比例风险模型，说法错误的是（） 多元线性回归模型与一元线性回归模型有哪些区别？