逻辑回归案例分析
@向种259：哪位帮我做一份logistic回归分析?要详细的过程、例子和表 -
柳解19414404637…… 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.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
@向种259：如何用SPSS做logistic回归分析 -
柳解19414404637…… 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...
@向种259：什么是大数据:Spark逻辑回归模型实例 -
柳解19414404637…… 无法用常规软件和工具进行捕捉和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力,洞察发现力和流程优化English的海量,高增长率和多样化的信息资产.spark是大数据的一个工具,还有hadoop等.大数据培训柠檬学院
@向种259：Logistic回归分析结果如何分析 -
柳解19414404637…… 不一定!这取决于因变量的编码,情况十分复杂: 假如,因变量编码为1时代表无病,2代表有病,那么偏回归系数为负就说明是保护性因素;如果编码为1时代表有病,2代表无病,那么偏回归系数为负就说明是危险因素,正好与前面的说法相...
@向种259：如何解读logistic回归分析 -
柳解19414404637…… logistic回归主要用于危险因素探索.因变量y为二分类或多分类变量,自变量既可以为分类变量,也可以为连续变量.回归分析预测法,是在分析市场现象自变量和因变量之间相关关系的基础上,建立变量之间的回归方程,并将回归方程作为预测模型,根据自变量在预测期的数量变化来预测因变量关系大多表现为相关关系,因此,回归分析预测法是一种重要的市场预测方法,当我们在对市场现象未来发展状况和水平进行预测时,如果能将影响市场预测对象的主要因素找到,并且能够取得其数量资料,就可以采用回归分析预测法进行预测.它是一种具体的、行之有效的、实用价值很高的常用市场预测方法.
@向种259：怎样用spss进行logistic回归分析 -
柳解19414404637…… 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 2 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...
@向种259：请问如何用logistic回归分析做对某一问题的风险评估, -
柳解19414404637…… Logistic回归在做风险评估时,一般采用二值逻辑斯蒂回归(Binary Logistic Regression).以滑坡灾害风险评估为例.1、滑坡发生与否分别用0和1表示(1表示风险发...
@向种259：如何利用spss做多因素logistic回归分析 -
柳解19414404637…… 回归方程,主要是看各个自变量的假设检验结果,和系数.两个自变量都有统计学意义,系数分别为-5.423和0.001,也就是说,随着自变量一增加一个单位,因变量要降低5.423三个单位.自变量二同理.比如我的因变量是高血压患病与否,随着自变量一得增加,患病危险降低.说明自变量一为保护因素.
@向种259：多元逻辑回归模型的多元逻辑回归模型的应用误区 -
柳解19414404637…… 多元逻辑回归模型的理论前提相对判别分析法要宽松得多,且没有关于分布类型、协方差阵等方面的严格假定.不过,在大量运用多元逻辑 回归的研究中往往忽视了另一个相当重要的问题,即模型自变量之间可能存在的多重共线性干扰.与其他...
@向种259：Logistic回归分析Method的选择??? -
柳解19414404637…… 一般是用enter或stepwise的吧?关于你问的两个过程建议找本专门的spss教程看看,是方程中自变量(也就是你说的那许多因素)进入方程的方法,forward是先找出最大的进入、然后在剩下的里再找最大的进入、直到剩余的自变量进入后解释率上升达不到显著;backward是先全都进入,然后找对方程贡献最小的自变量逐个退出.这俩方法的不同在于对不同自变量之间对因变量解释上重叠的那部分,是归在解释率大的那个里头还是归在解释率小的里头,这跟进入、退出的先后有关.印象中是这样,可能不准确,以书上为准吧.在你的论文中具体采用哪种方法,可参照同类牛人文献中所用的方法,照着做列出参考来源即可.
柳解19414404637…… 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.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
@向种259：如何用SPSS做logistic回归分析 -
柳解19414404637…… 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...
@向种259：什么是大数据:Spark逻辑回归模型实例 -
柳解19414404637…… 无法用常规软件和工具进行捕捉和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力,洞察发现力和流程优化English的海量,高增长率和多样化的信息资产.spark是大数据的一个工具,还有hadoop等.大数据培训柠檬学院
@向种259：Logistic回归分析结果如何分析 -
柳解19414404637…… 不一定!这取决于因变量的编码,情况十分复杂: 假如,因变量编码为1时代表无病,2代表有病,那么偏回归系数为负就说明是保护性因素;如果编码为1时代表有病,2代表无病,那么偏回归系数为负就说明是危险因素,正好与前面的说法相...
@向种259：如何解读logistic回归分析 -
柳解19414404637…… logistic回归主要用于危险因素探索.因变量y为二分类或多分类变量,自变量既可以为分类变量,也可以为连续变量.回归分析预测法,是在分析市场现象自变量和因变量之间相关关系的基础上,建立变量之间的回归方程,并将回归方程作为预测模型,根据自变量在预测期的数量变化来预测因变量关系大多表现为相关关系,因此,回归分析预测法是一种重要的市场预测方法,当我们在对市场现象未来发展状况和水平进行预测时,如果能将影响市场预测对象的主要因素找到,并且能够取得其数量资料,就可以采用回归分析预测法进行预测.它是一种具体的、行之有效的、实用价值很高的常用市场预测方法.
@向种259：怎样用spss进行logistic回归分析 -
柳解19414404637…… 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 2 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...
@向种259：请问如何用logistic回归分析做对某一问题的风险评估, -
柳解19414404637…… Logistic回归在做风险评估时,一般采用二值逻辑斯蒂回归(Binary Logistic Regression).以滑坡灾害风险评估为例.1、滑坡发生与否分别用0和1表示(1表示风险发...
@向种259：如何利用spss做多因素logistic回归分析 -
柳解19414404637…… 回归方程,主要是看各个自变量的假设检验结果,和系数.两个自变量都有统计学意义,系数分别为-5.423和0.001,也就是说,随着自变量一增加一个单位,因变量要降低5.423三个单位.自变量二同理.比如我的因变量是高血压患病与否,随着自变量一得增加,患病危险降低.说明自变量一为保护因素.
@向种259：多元逻辑回归模型的多元逻辑回归模型的应用误区 -
柳解19414404637…… 多元逻辑回归模型的理论前提相对判别分析法要宽松得多,且没有关于分布类型、协方差阵等方面的严格假定.不过,在大量运用多元逻辑 回归的研究中往往忽视了另一个相当重要的问题,即模型自变量之间可能存在的多重共线性干扰.与其他...
@向种259：Logistic回归分析Method的选择??? -
柳解19414404637…… 一般是用enter或stepwise的吧?关于你问的两个过程建议找本专门的spss教程看看,是方程中自变量(也就是你说的那许多因素)进入方程的方法,forward是先找出最大的进入、然后在剩下的里再找最大的进入、直到剩余的自变量进入后解释率上升达不到显著;backward是先全都进入,然后找对方程贡献最小的自变量逐个退出.这俩方法的不同在于对不同自变量之间对因变量解释上重叠的那部分,是归在解释率大的那个里头还是归在解释率小的里头,这跟进入、退出的先后有关.印象中是这样,可能不准确,以书上为准吧.在你的论文中具体采用哪种方法,可参照同类牛人文献中所用的方法,照着做列出参考来源即可.
