有学过LOGISTIC回归模型的大神吗？求助~~

发布时间：2019-09-17

很简单,哈哈,看《SPSS与统计分析》这本书吧,很详细的。,

对于自变量可以是虚拟变量也可以不是
不是必须的
- -···因子分析的检验通过了么 那个要大于80%的那种
没有数据凭空说····无法判断

ho-fdp

LR chi2是likelihood 统计量，它小于P值的概率是0，因此拒绝原假设：所有变量前的参数为零。（它其实相当于是参数联合显著性检验的F检验）因此，所有系数的联合中至少有一个显著不为零，模型是显著的。log likelihood是对数似然函数值，它是最大...

logistic回归模型，主要是用来对多因素影响的事件进行概率预测，它是普通多元线性回归模型的进一步扩展，logistic模型是非线性模型。比如说我们曾经做过的土地利用评价，就分别用多元线性回归模型和Logistic模型进行试验。影响耕地的因素假设有...

哈哈，很简单，看《SPSS与统计分析》这本书吧，很详细的。

SPSS仅在线性回归中设置了共线性检验，而在logistic回归中并未设置共线性检验，我的理解是没有必要，因此不需要考虑这个问题。对于分类自变量，唯一需要注意的不要产生哑变量陷阱而造成共线性，只要你不要取消SPSS默认的截距项选择就不会出现哑...

很简单的啊

对于自变量可以是虚拟变量也可以不是 不是必须的 - -···因子分析的检验通过了么 那个要大于80%的那种 没有数据凭空说····无法判断

严格来说不能加 因为自变量没有通过检验 但是不加你又如何做比较呢 如果你不需要比较不吃和麦片两个回归的话 可以不加生活方式 对回归无影响

没有一个变量是显著的 讲土点就是做的毫无意义

1和0在实际应用中所代表的含义主要有：是或不是，属于或不属于，发生或不发生几种。你用先前的统计样本所得到的Logistic回归模型，在使用时，可以直接代入0或者1，所做出来的概率应该是一个0—1之间的值，因为正常情况下样本中的因子是两个以上的...

Logistic回归是分类资料回归分析的一种，而且是最基础的一种。Logistic回归应用广泛、关注度较高，在医学研究、市场研究等方面比较流行。下图是CNKI学术搜索给出的学术关注度，可见其被广泛关注应用程度和时间序列的关系。 Logistic回归主要应用...