二分类logistic回归分析
@琴哲749：二分类逻辑回归分析中prob.代表什么 - 作业帮
聂胖18917079978…… [答案] 首先,通常人们将“Logistic回归”、“Logistic模型”、“Logistic回归模型”及“Logit模型”的称谓相互通用,来指同一个模型,唯一的区别是形式有所不同:logistic回归是直接估计概率,而logit模型对概率做了Logit转换.不过,SPSS软件好像将...
@琴哲749：logistic回归分析表格怎么做 -
聂胖18917079978…… 二元logit回归 1.打开数据,依次点击:analyse--regression--binarylogistic,打开二分回归对话框. 2.将因变量和自变量放入格子的列表里,上面的是因变量,下面的是自变量(单变量拉入一个,多因素拉入多个). 3.设置回归方法,这里选择最简单的方法:enter,它指的是将所有的变量一次纳入到方程.其他方法都是逐步进入的方法. 4.等级资料,连续资料不需要设置虚拟变量.多分类变量需要设置虚拟变量. 虚拟变量abcd四类,以a为参考,那么解释就是b相对于a有无影响,c相对于a有无影响,d相对于a有无影响. 5.选项里面至少选择95%ci. 点击ok. 统计专业研究生工作室原创,请勿复杂粘贴
@琴哲749：spss二分类多因素非条件logistic -
聂胖18917079978…… 二元logit回归 1.打开数据,依次点击:analyse--regression--binarylogistic,打开二分回归对话框. 2.将因变量和自变量放入格子的列表里,上面的是因变量,下面的是自变量(单变量拉入一个,多因素拉入多个). 3.设置回归方法,这里选择最简单的方法:enter,它指的是将所有的变量一次纳入到方程.其他方法都是逐步进入的方法. 4.等级资料,连续资料不需要设置虚拟变量.多分类变量需要设置虚拟变量. 虚拟变量ABCD四类,以a为参考,那么解释就是b相对于a有无影响,c相对于a有无影响,d相对于a有无影响. 5.选项里面至少选择95%CI. 点击ok.
@琴哲749：如何使用spss软件做有序分类变量的Logistic回归分析 -
聂胖18917079978…… 打开数据以后,菜单栏上依次点击:analyse--regression--binary logistic,打开二分回归对话框 将因变量和自变量放入格子的列表里,如图所示,上面的是因变量,下面的是自变量,我们看到这里有三个自变量 设置回归方法,这里选择最简单的...
@琴哲749：如何用SPSS做logistic回归分析 -
聂胖18917079978…… Logistic回归主要分为三类,一种是因变量为二分类得logistic回归,这种回归叫做二项logistic回归,一种是因变量为无序多分类得logistic回归,比如倾向于选择哪种产品,这种回归叫做多项logistic回归.还有一种是因变量为有序多分类的logistic...
@琴哲749：SPSS17.0中做Logistic回归自变量为二分类变量时该怎么操作 -
聂胖18917079978…… 二分类的直接纳入,多分类无序的需要哑变量化
@琴哲749：关于logit和logistic模型的区别 -
聂胖18917079978…… 一、主体不同 1、logit模型:是离散选择法模型之一,Logit模型是最早的离散选择模型,也是目前应用最广的模型. 2、logistic模型:又称logistic回归分析,logistic回归的因变量可以是二分非线性差分方程类的,也可以是多分类的. 二、特点不...
@琴哲749：人际关系作为虚拟变量的二元logistic回归在spss中怎么做啊? -
聂胖18917079978…… 要大于等于三个水平的分类变量才有必要生成哑变量的,只有两个水平的话不用.logi回归的因变量就是只能俩水平:0和1的.我一般生成哑变量是直接conpute的.简单说分类指的是一个变量在测量中的属性,就像连续、等级(秩次)这些属性一样.虚拟变量时分析时候,因为分类变量无法进行量化的推断检验(而只能是0/1那种才可以被检验),我们就要把多余2类的分类变量改造出若干个(比该变量水平数少1个)哑变量,一般是以频数最多的那个水平为基数(设其为0),其它的水平分别成为不同的哑变量.然后对这些哑变量分别作logi回归.把一个变量设置成分类变量和将一个分类变量生成几个哑变量不是一回事.
@琴哲749：应变量计量资料,自变量二分类资料,可以用logistic回归吗 -
聂胖18917079978…… 是否可以用logistic回归 的主要依据是 应变量 是否属于分类变量,如果应变量是计量的连续性数据,那就只能用普通线性或者其他的非线性回归,不能用logistic回归.如果你的应变量是二分类或者多分类,才可以用logistic回归
@琴哲749：logistic回归分析模型 -
聂胖18917079978…… 是1/(1+exp(-x))吧,分子分母同时乘以exp(x)就是你后面的exp(x)/(1+exp(x))了.P=1/(1+exp(-x))是一条S型的非线性概率函数,logistic函数只是中间的一种特殊情况.Y=Ln【p/(1-p)】=logit(Y)=b+bx,通过logit变换后的模型叫logistic回归模型.Ln【p/(1-p)】=b+bx,两侧取e指数就是p/(1-p)=exp(b+bx),解出来就是p=exp(b+bx)/(1+exp(b+bx)),又回到了第一个公式.
聂胖18917079978…… [答案] 首先,通常人们将“Logistic回归”、“Logistic模型”、“Logistic回归模型”及“Logit模型”的称谓相互通用,来指同一个模型,唯一的区别是形式有所不同:logistic回归是直接估计概率,而logit模型对概率做了Logit转换.不过,SPSS软件好像将...
@琴哲749：logistic回归分析表格怎么做 -
聂胖18917079978…… 二元logit回归 1.打开数据,依次点击:analyse--regression--binarylogistic,打开二分回归对话框. 2.将因变量和自变量放入格子的列表里,上面的是因变量,下面的是自变量(单变量拉入一个,多因素拉入多个). 3.设置回归方法,这里选择最简单的方法:enter,它指的是将所有的变量一次纳入到方程.其他方法都是逐步进入的方法. 4.等级资料,连续资料不需要设置虚拟变量.多分类变量需要设置虚拟变量. 虚拟变量abcd四类,以a为参考,那么解释就是b相对于a有无影响,c相对于a有无影响,d相对于a有无影响. 5.选项里面至少选择95%ci. 点击ok. 统计专业研究生工作室原创,请勿复杂粘贴
@琴哲749：spss二分类多因素非条件logistic -
聂胖18917079978…… 二元logit回归 1.打开数据,依次点击:analyse--regression--binarylogistic,打开二分回归对话框. 2.将因变量和自变量放入格子的列表里,上面的是因变量,下面的是自变量(单变量拉入一个,多因素拉入多个). 3.设置回归方法,这里选择最简单的方法:enter,它指的是将所有的变量一次纳入到方程.其他方法都是逐步进入的方法. 4.等级资料,连续资料不需要设置虚拟变量.多分类变量需要设置虚拟变量. 虚拟变量ABCD四类,以a为参考,那么解释就是b相对于a有无影响,c相对于a有无影响,d相对于a有无影响. 5.选项里面至少选择95%CI. 点击ok.
@琴哲749：如何使用spss软件做有序分类变量的Logistic回归分析 -
聂胖18917079978…… 打开数据以后,菜单栏上依次点击:analyse--regression--binary logistic,打开二分回归对话框 将因变量和自变量放入格子的列表里,如图所示,上面的是因变量,下面的是自变量,我们看到这里有三个自变量 设置回归方法,这里选择最简单的...
@琴哲749：如何用SPSS做logistic回归分析 -
聂胖18917079978…… Logistic回归主要分为三类,一种是因变量为二分类得logistic回归,这种回归叫做二项logistic回归,一种是因变量为无序多分类得logistic回归,比如倾向于选择哪种产品,这种回归叫做多项logistic回归.还有一种是因变量为有序多分类的logistic...
@琴哲749：SPSS17.0中做Logistic回归自变量为二分类变量时该怎么操作 -
聂胖18917079978…… 二分类的直接纳入,多分类无序的需要哑变量化
@琴哲749：关于logit和logistic模型的区别 -
聂胖18917079978…… 一、主体不同 1、logit模型:是离散选择法模型之一,Logit模型是最早的离散选择模型,也是目前应用最广的模型. 2、logistic模型:又称logistic回归分析,logistic回归的因变量可以是二分非线性差分方程类的,也可以是多分类的. 二、特点不...
@琴哲749：人际关系作为虚拟变量的二元logistic回归在spss中怎么做啊? -
聂胖18917079978…… 要大于等于三个水平的分类变量才有必要生成哑变量的,只有两个水平的话不用.logi回归的因变量就是只能俩水平:0和1的.我一般生成哑变量是直接conpute的.简单说分类指的是一个变量在测量中的属性,就像连续、等级(秩次)这些属性一样.虚拟变量时分析时候,因为分类变量无法进行量化的推断检验(而只能是0/1那种才可以被检验),我们就要把多余2类的分类变量改造出若干个(比该变量水平数少1个)哑变量,一般是以频数最多的那个水平为基数(设其为0),其它的水平分别成为不同的哑变量.然后对这些哑变量分别作logi回归.把一个变量设置成分类变量和将一个分类变量生成几个哑变量不是一回事.
@琴哲749：应变量计量资料,自变量二分类资料,可以用logistic回归吗 -
聂胖18917079978…… 是否可以用logistic回归 的主要依据是 应变量 是否属于分类变量,如果应变量是计量的连续性数据,那就只能用普通线性或者其他的非线性回归,不能用logistic回归.如果你的应变量是二分类或者多分类,才可以用logistic回归
@琴哲749：logistic回归分析模型 -
聂胖18917079978…… 是1/(1+exp(-x))吧,分子分母同时乘以exp(x)就是你后面的exp(x)/(1+exp(x))了.P=1/(1+exp(-x))是一条S型的非线性概率函数,logistic函数只是中间的一种特殊情况.Y=Ln【p/(1-p)】=logit(Y)=b+bx,通过logit变换后的模型叫logistic回归模型.Ln【p/(1-p)】=b+bx,两侧取e指数就是p/(1-p)=exp(b+bx),解出来就是p=exp(b+bx)/(1+exp(b+bx)),又回到了第一个公式.
