logistic回归模型检验参数显著
@秦慧5445：spss统计学 logistic回归分析的模型检验 -
强鲁18028613865…… 1.对整个模型进行检验:似然比检验(likelihood ratio test),统计量为G 2.对单个回归系数进行检验:Wald Χ2(chi square,不是埃克斯二),统计量Wald Χ2服从卡方分布. 具体参考相关书籍
@秦慧5445：如何用SPSS做logistic回归分析 -
强鲁18028613865…… 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...
@秦慧5445：怎样用spss进行logistic回归分析 -
强鲁18028613865…… 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...
@秦慧5445：如何解读logistic回归分析 -
强鲁18028613865…… 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.
@秦慧5445：用建模组的数据建好Logistic回归模型后,如何将验证组数据代入已经建好的回归模型进行检验啊,谢谢. -
强鲁18028613865…… 验证组数据代入就是把训练出来的参数和数据都代入逻辑回归函数得到结果啊 如果是sklearn 做就比较简单 model.predict(X) 把你验证数据放入X 就可以得到所有结果
@秦慧5445：如何写logistic回归模型 -
强鲁18028613865…… 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...
@秦慧5445：关于logit和logistic模型的区别 -
强鲁18028613865…… 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...
@秦慧5445：请问如何用logistic回归分析做对某一问题的风险评估, -
强鲁18028613865…… 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...
@秦慧5445：logistic回归分析模型 -
强鲁18028613865…… 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.
@秦慧5445：人际关系作为虚拟变量的二元logistic回归在spss中怎么做啊? -
强鲁18028613865…… 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.
强鲁18028613865…… 1.对整个模型进行检验:似然比检验(likelihood ratio test),统计量为G 2.对单个回归系数进行检验:Wald Χ2(chi square,不是埃克斯二),统计量Wald Χ2服从卡方分布. 具体参考相关书籍
@秦慧5445：如何用SPSS做logistic回归分析 -
强鲁18028613865…… 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...
@秦慧5445：怎样用spss进行logistic回归分析 -
强鲁18028613865…… 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...
@秦慧5445：如何解读logistic回归分析 -
强鲁18028613865…… 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.
@秦慧5445：用建模组的数据建好Logistic回归模型后,如何将验证组数据代入已经建好的回归模型进行检验啊,谢谢. -
强鲁18028613865…… 验证组数据代入就是把训练出来的参数和数据都代入逻辑回归函数得到结果啊 如果是sklearn 做就比较简单 model.predict(X) 把你验证数据放入X 就可以得到所有结果
@秦慧5445：如何写logistic回归模型 -
强鲁18028613865…… 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...
@秦慧5445：关于logit和logistic模型的区别 -
强鲁18028613865…… 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...
@秦慧5445：请问如何用logistic回归分析做对某一问题的风险评估, -
强鲁18028613865…… 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...
@秦慧5445：logistic回归分析模型 -
强鲁18028613865…… 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.
@秦慧5445：人际关系作为虚拟变量的二元logistic回归在spss中怎么做啊? -
强鲁18028613865…… 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.
