logistic预测模型
@康别1718：什么是logistic模型?
汲刷17135098645…… 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,两组人群肯定有不同的体征和生活方式等.这里的因变量就是是否胃癌,即“是”或“否”,为两分类变量,自变量就可以包括很多了,例如年龄、性别、饮食习惯、幽门螺杆菌感染等.自变量既可以是连续的,也可以是分类的.通过logistic回归分析,就可以大致了解到底哪些因素是胃癌的危险因素.
@康别1718：如何利用logistic回归模型来预测 -
汲刷17135098645…… 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. 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. 3.设置回归方法,这里...
@康别1718：如何写logistic回归模型 -
汲刷17135098645…… 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...
@康别1718：贝叶斯Logistic分析是什么?做什么用的?麻烦举个具体的例子. -
汲刷17135098645…… 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...
@康别1718：关于logit和logistic模型的区别 -
汲刷17135098645…… 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...
@康别1718：如何解读logistic回归分析 -
汲刷17135098645…… 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.
@康别1718：Logit模型的简介 -
汲刷17135098645…… 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...
@康别1718：市场规模的预测模型 -
汲刷17135098645…… Logit 模型是假设事件发生概率服从标准 Logistic 的累积概率分布函数,其基本形式和一般的线性回归形式相同,但因变量(被解释变量) Y 不象线性回归中所要求的连续变量而且服从正态分布,而是属于二分类( Dichotomous )变量,如事件...
@康别1718：在R中logistic回归,对新的数据做预测出现新的层次,怎么办 -
汲刷17135098645…… 在R语言中使用Logistic回归模型:Logistic模型主要有三大用途:1)寻找危险因素,找到某些影响因变量的＂坏因素＂,一般可以通过优势比发现危险因素;2)用于预测,可以预测某种情况发生的概率或可能性大小;3)用于判别,判断某个新...
@康别1718：tobit模型是什么 -
汲刷17135098645…… 样本选择模型,审查模型
汲刷17135098645…… 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,两组人群肯定有不同的体征和生活方式等.这里的因变量就是是否胃癌,即“是”或“否”,为两分类变量,自变量就可以包括很多了,例如年龄、性别、饮食习惯、幽门螺杆菌感染等.自变量既可以是连续的,也可以是分类的.通过logistic回归分析,就可以大致了解到底哪些因素是胃癌的危险因素.
@康别1718：如何利用logistic回归模型来预测 -
汲刷17135098645…… 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. 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. 3.设置回归方法,这里...
@康别1718：如何写logistic回归模型 -
汲刷17135098645…… 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...
@康别1718：贝叶斯Logistic分析是什么?做什么用的?麻烦举个具体的例子. -
汲刷17135098645…… 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...
@康别1718：关于logit和logistic模型的区别 -
汲刷17135098645…… 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...
@康别1718：如何解读logistic回归分析 -
汲刷17135098645…… 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.
@康别1718：Logit模型的简介 -
汲刷17135098645…… 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...
@康别1718：市场规模的预测模型 -
汲刷17135098645…… Logit 模型是假设事件发生概率服从标准 Logistic 的累积概率分布函数,其基本形式和一般的线性回归形式相同,但因变量(被解释变量) Y 不象线性回归中所要求的连续变量而且服从正态分布,而是属于二分类( Dichotomous )变量,如事件...
@康别1718：在R中logistic回归,对新的数据做预测出现新的层次,怎么办 -
汲刷17135098645…… 在R语言中使用Logistic回归模型:Logistic模型主要有三大用途:1)寻找危险因素,找到某些影响因变量的＂坏因素＂,一般可以通过优势比发现危险因素;2)用于预测,可以预测某种情况发生的概率或可能性大小;3)用于判别,判断某个新...
@康别1718：tobit模型是什么 -
汲刷17135098645…… 样本选择模型,审查模型
