logistics回归分析案例
@墨非3181：如何用SPSS做logistic回归分析 -
鲜琪13163547283…… 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...
@墨非3181：怎样用spss进行logistic回归分析 -
鲜琪13163547283…… 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...
@墨非3181：如何利用logistic回归模型来预测 -
鲜琪13163547283…… 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...
@墨非3181：如何解读logistic回归分析 -
鲜琪13163547283…… 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.
@墨非3181：如何在spss进行logistic单因素回归分析 -
鲜琪13163547283…… 现实中的很多现象可以划分为两种可能,或者归结为两种状态,这两种状态分别用0和1表示.如果我们采用多个因素对0-1表示的某种现象进行因果关系解释,就可能应用到logistic回归. Logistic回归分为二值logistic回归和多值logistic回归两类.首先...
@墨非3181：logistic二元回归怎么分析 -
鲜琪13163547283…… 是否有统计学意义主要看sig 如果这个值小于0.05那么就是相关的,在此基础上看第一列B值,负号代表负相关.你的例子中性别不对因变量产生影响. 另外logistic回归中Exp(B)值即为OR值也是非常有参考意义的值,你可以参考一下相关教科书,不同的案例解释内容不同.
@墨非3181：请问如何用logistic回归分析做对某一问题的风险评估, -
鲜琪13163547283…… 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...
@墨非3181：利用cma进行logistic回归分析 -
鲜琪13163547283…… 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...
@墨非3181：logistic回归分析模型 -
鲜琪13163547283…… 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.
@墨非3181：用Logistic回归模型做判别分析时遇到属性数据怎么处理 -
鲜琪13163547283…… 可以将类别(属性)数据进行量化成连续数据.例如,属性数据是 等级数据,很好、较好、一般、较差……,可以将之用量表如5/4/3…….赋值好后,用中心极限定理,将之转化成均值为0,标准差为1的标准正态分布的连续数据即可.但如果是类别数据,例如分区域,如南方、北方、东部……这样的话,建议用虚拟变量,0和1来处理.
鲜琪13163547283…… 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...
@墨非3181：怎样用spss进行logistic回归分析 -
鲜琪13163547283…… 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...
@墨非3181：如何利用logistic回归模型来预测 -
鲜琪13163547283…… 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...
@墨非3181：如何解读logistic回归分析 -
鲜琪13163547283…… 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.
@墨非3181：如何在spss进行logistic单因素回归分析 -
鲜琪13163547283…… 现实中的很多现象可以划分为两种可能,或者归结为两种状态,这两种状态分别用0和1表示.如果我们采用多个因素对0-1表示的某种现象进行因果关系解释,就可能应用到logistic回归. Logistic回归分为二值logistic回归和多值logistic回归两类.首先...
@墨非3181：logistic二元回归怎么分析 -
鲜琪13163547283…… 是否有统计学意义主要看sig 如果这个值小于0.05那么就是相关的,在此基础上看第一列B值,负号代表负相关.你的例子中性别不对因变量产生影响. 另外logistic回归中Exp(B)值即为OR值也是非常有参考意义的值,你可以参考一下相关教科书,不同的案例解释内容不同.
@墨非3181：请问如何用logistic回归分析做对某一问题的风险评估, -
鲜琪13163547283…… 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...
@墨非3181：利用cma进行logistic回归分析 -
鲜琪13163547283…… 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...
@墨非3181：logistic回归分析模型 -
鲜琪13163547283…… 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.
@墨非3181：用Logistic回归模型做判别分析时遇到属性数据怎么处理 -
鲜琪13163547283…… 可以将类别(属性)数据进行量化成连续数据.例如,属性数据是 等级数据,很好、较好、一般、较差……,可以将之用量表如5/4/3…….赋值好后,用中心极限定理,将之转化成均值为0,标准差为1的标准正态分布的连续数据即可.但如果是类别数据,例如分区域,如南方、北方、东部……这样的话,建议用虚拟变量,0和1来处理.
