logistic模型表达式
@郎贤4862：logistic回归分析模型 -
雕曲19298076846…… 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.
@郎贤4862：关于logit和logistic模型的区别 -
雕曲19298076846…… 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...
@郎贤4862：如何写logistic回归模型 -
雕曲19298076846…… 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...
@郎贤4862：Logit模型的简介 -
雕曲19298076846…… Logit模型(Logit model,也译作“评定模型”,“分类评定模型”,又作Logistic regression,“逻辑回归”)是离散选择法模型之一,属于多重变量分析范畴,是社会学、生物统计学、临床、数量心理学、计量经济学、市场营销等统计实证分析的...
@郎贤4862：求教条件Logistic回归模型 -
雕曲19298076846…… 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 非配对的这么做.配对的做cox分析
@郎贤4862：logistic回归是分类模型还是回归模型 -
雕曲19298076846…… 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回...
@郎贤4862：什么是Logistic模型 -
雕曲19298076846…… logistic回归又称logistic回归分析,主要在流行病学中应用较多,比较常用的情形是探索某疾病的危险因素,根据危险因素预测某疾病发生的概率,等等.例如,想探讨胃癌发生的危险因素,可以选择两组人群,一组是胃癌组,一组是非胃癌组,...
@郎贤4862：简述种群的逻辑斯谛(Logistic)增长模型及其生物学意义. -
雕曲19298076846…… 在一定条件下,生物种群增长并不是按几何级数无限增长的.即开始增长速度快,随后速度慢直至停止增长(只是就某一值产生波动),这种增长曲线大致呈“S”型,这就是统称的逻辑斯谛(Logistic)增长模型. 意义 当一个物种迁入到一个...
@郎贤4862：GDA和Logistic方法的区别及相应的python代码 -
雕曲19298076846…… GDA方法与Logistic方法的主要区别在于这两个模型的假设不同:GDA方法假设p(x|y)服从多元高斯分布,并且输入特征是连续的;Logistic方法并没有GDA那么强的假设,它既没有要求p(x|y)服从多元高斯分布,也没有要求输入特征是连续的.因...
@郎贤4862：logit模型 -
雕曲19298076846…… 如果要弄清楚原理,可以看格林或平狄克的计量经济学,上面有比较详细的讲解.另外,向你推荐一本不错的书:王济川、郭志刚,Logistic回归模型——方法与应用,北京:高等教育出版社,2001.浏览一下这三本书的相关内容,你基本上可...
雕曲19298076846…… 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.
@郎贤4862：关于logit和logistic模型的区别 -
雕曲19298076846…… 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...
@郎贤4862：如何写logistic回归模型 -
雕曲19298076846…… 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...
@郎贤4862：Logit模型的简介 -
雕曲19298076846…… Logit模型(Logit model,也译作“评定模型”,“分类评定模型”,又作Logistic regression,“逻辑回归”)是离散选择法模型之一,属于多重变量分析范畴,是社会学、生物统计学、临床、数量心理学、计量经济学、市场营销等统计实证分析的...
@郎贤4862：求教条件Logistic回归模型 -
雕曲19298076846…… 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 非配对的这么做.配对的做cox分析
@郎贤4862：logistic回归是分类模型还是回归模型 -
雕曲19298076846…… 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回...
@郎贤4862：什么是Logistic模型 -
雕曲19298076846…… logistic回归又称logistic回归分析,主要在流行病学中应用较多,比较常用的情形是探索某疾病的危险因素,根据危险因素预测某疾病发生的概率,等等.例如,想探讨胃癌发生的危险因素,可以选择两组人群,一组是胃癌组,一组是非胃癌组,...
@郎贤4862：简述种群的逻辑斯谛(Logistic)增长模型及其生物学意义. -
雕曲19298076846…… 在一定条件下,生物种群增长并不是按几何级数无限增长的.即开始增长速度快,随后速度慢直至停止增长(只是就某一值产生波动),这种增长曲线大致呈“S”型,这就是统称的逻辑斯谛(Logistic)增长模型. 意义 当一个物种迁入到一个...
@郎贤4862：GDA和Logistic方法的区别及相应的python代码 -
雕曲19298076846…… GDA方法与Logistic方法的主要区别在于这两个模型的假设不同:GDA方法假设p(x|y)服从多元高斯分布,并且输入特征是连续的;Logistic方法并没有GDA那么强的假设,它既没有要求p(x|y)服从多元高斯分布,也没有要求输入特征是连续的.因...
@郎贤4862：logit模型 -
雕曲19298076846…… 如果要弄清楚原理,可以看格林或平狄克的计量经济学,上面有比较详细的讲解.另外,向你推荐一本不错的书:王济川、郭志刚,Logistic回归模型——方法与应用,北京:高等教育出版社,2001.浏览一下这三本书的相关内容,你基本上可...
