logistic回归分析例子
@杭采4629：用Logistic 回归模型时的代码举例 -
奚彼18747028378…… 用Logistic 回归模型时的代码举例 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...
@杭采4629：如何用SPSS做logistic回归分析 -
奚彼18747028378…… 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...
@杭采4629：怎样用spss进行logistic回归分析 -
奚彼18747028378…… 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...
@杭采4629：如何看logistic的回归结果 -
奚彼18747028378…… logistic回归与多重线性回归一样,在应用之前也是需要分析一下资料是否可以采用logistic回归模型.并不是说因变量是分类变量我就可以直接采用logistic回归,有些条件仍然是需要考虑的. 首要的条件应该是需要看一下自变量与因变量之间是...
@杭采4629：贝叶斯Logistic分析是什么?做什么用的?麻烦举个具体的例子. -
奚彼18747028378…… 个人的观点如下:1.所谓预测,首先应该具有如下函数形式y=f(x).从时间角度,预测可以分为两种:第一种:预测变量X和响应变量Y在同一个时间跨度范围内,用当前已知信息预测当前未知信息,比如在多元线性回归中.用已知的响应变量值信...
@杭采4629：logistic回归分析模型 -
奚彼18747028378…… 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.
@杭采4629：利用cma进行logistic回归分析 -
奚彼18747028378…… 利用cma进行logistic回归分析,解答如下 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...
@杭采4629：spss统计学中置信区间太宽了,用的是二元Logistic回归分析,样本量有136例,某项自变量P是有意义的,但是95%CI太宽2.565~513.405?会不会是我的统... - 作业帮
奚彼18747028378…… [答案] SPSS自带的回归方程模型有11种,你自己逐个试试,看哪一种效果最佳. 置信区间宽只说明标准误大一些,或者说是因为回归方程不是非常显著引起的(即各个散点与回归线比较分散),你想缩小置信区间的办法只能是把异常值剔除,保留回归效...
@杭采4629：请问如何用logistic回归分析做对某一问题的风险评估, -
奚彼18747028378…… 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...
@杭采4629：如何解读logistic回归分析 -
奚彼18747028378…… 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.
奚彼18747028378…… 用Logistic 回归模型时的代码举例 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...
@杭采4629：如何用SPSS做logistic回归分析 -
奚彼18747028378…… 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...
@杭采4629：怎样用spss进行logistic回归分析 -
奚彼18747028378…… 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...
@杭采4629：如何看logistic的回归结果 -
奚彼18747028378…… logistic回归与多重线性回归一样,在应用之前也是需要分析一下资料是否可以采用logistic回归模型.并不是说因变量是分类变量我就可以直接采用logistic回归,有些条件仍然是需要考虑的. 首要的条件应该是需要看一下自变量与因变量之间是...
@杭采4629：贝叶斯Logistic分析是什么?做什么用的?麻烦举个具体的例子. -
奚彼18747028378…… 个人的观点如下:1.所谓预测,首先应该具有如下函数形式y=f(x).从时间角度,预测可以分为两种:第一种:预测变量X和响应变量Y在同一个时间跨度范围内,用当前已知信息预测当前未知信息,比如在多元线性回归中.用已知的响应变量值信...
@杭采4629：logistic回归分析模型 -
奚彼18747028378…… 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.
@杭采4629：利用cma进行logistic回归分析 -
奚彼18747028378…… 利用cma进行logistic回归分析,解答如下 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...
@杭采4629：spss统计学中置信区间太宽了,用的是二元Logistic回归分析,样本量有136例,某项自变量P是有意义的,但是95%CI太宽2.565~513.405?会不会是我的统... - 作业帮
奚彼18747028378…… [答案] SPSS自带的回归方程模型有11种,你自己逐个试试,看哪一种效果最佳. 置信区间宽只说明标准误大一些,或者说是因为回归方程不是非常显著引起的(即各个散点与回归线比较分散),你想缩小置信区间的办法只能是把异常值剔除,保留回归效...
@杭采4629：请问如何用logistic回归分析做对某一问题的风险评估, -
奚彼18747028378…… 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...
@杭采4629：如何解读logistic回归分析 -
奚彼18747028378…… 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.
