logit回归与logistic回归
@潘虹3588：Logit、Logist和Logistic回归有什么不同?? -
戈斩18183723754…… Logit模型就是Logistic回归模型.
@潘虹3588：Logic回归分析和Logistic回归分析是同一种分析方法吗? -
戈斩18183723754…… 你指的是LOGIT回归分析吧,那就是LOGISTIC,在一些软件中显示的是LOGIT模型
@潘虹3588：logistic回归是分类模型还是回归模型 -
戈斩18183723754…… 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...
@潘虹3588：如何利用logistic回归模型来预测 -
戈斩18183723754…… logit回归 1. 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.3. 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. 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. 5.选项里面至少选择95%CI. 点击ok. 统计专业研究生工作室为您服务,需要专业数据分析可以找我
@潘虹3588：如何看logistic的回归结果 -
戈斩18183723754…… 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...
@潘虹3588：如何写logistic回归模型 -
戈斩18183723754…… 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...
@潘虹3588：logistic回归分析模型 -
戈斩18183723754…… 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.
@潘虹3588：logistic回归是不是要求自变量符合正态分布?? -
戈斩18183723754…… 没有这个要求. logistic回归只要求自变量和Logistic概率是线性关系. Logistic回归实质是发生概率除以没有发生概率再取对数.就是这个不太繁琐的变换改变了取值区间的矛盾和因变量自变量间的曲线关系.究其原因,是发生和未发生的概率...
@潘虹3588：如何解释logistic回归结果 -
戈斩18183723754…… logistic回归与多重线性回归实际上有很多相同之处,最大的区别就在于他们的因变量不同,其他的基本都差不多,正是因为如此,这两种回归可以归于同一个家族,即广义线性模型(generalized linear model).这一家族中的模型形式基本上都差不多,不同的就是因变量不同,如果是连续的,就是多重线性回归,如果是二项分布,就是logistic回归,如果是poisson分布,就是poisson回归,如果是负二项分布,就是负二项回归,等等.只要注意区分它们的因变量就可以了. logistic回归的因变量可以是二分类的,也可以是多分类的,但是二分类的更为常用,也更加容易解释.所以实际中最为常用的就是二分类的logistic回归.
@潘虹3588：如何在R语言中使用Logistic回归模型 -
戈斩18183723754…… 1)Logistic回归模型的因变量为二分类变量;2)该模型的因变量和自变量之间不存在线性关系;3)一般线性回归模型中需要假设独立同分布、方差齐性等,而Logistic回归模型不需要;4)Logistic回归没有关于自变量分布的假设条件,可以是连续变量、离散变量和虚拟变量;5)由于因变量和自变量之间不存在线性关系,所以参数(偏回归系数)使用最大似然估计法计算.
戈斩18183723754…… Logit模型就是Logistic回归模型.
@潘虹3588：Logic回归分析和Logistic回归分析是同一种分析方法吗? -
戈斩18183723754…… 你指的是LOGIT回归分析吧,那就是LOGISTIC,在一些软件中显示的是LOGIT模型
@潘虹3588：logistic回归是分类模型还是回归模型 -
戈斩18183723754…… 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...
@潘虹3588：如何利用logistic回归模型来预测 -
戈斩18183723754…… logit回归 1. 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.3. 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. 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. 5.选项里面至少选择95%CI. 点击ok. 统计专业研究生工作室为您服务,需要专业数据分析可以找我
@潘虹3588：如何看logistic的回归结果 -
戈斩18183723754…… 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...
@潘虹3588：如何写logistic回归模型 -
戈斩18183723754…… 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...
@潘虹3588：logistic回归分析模型 -
戈斩18183723754…… 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.
@潘虹3588：logistic回归是不是要求自变量符合正态分布?? -
戈斩18183723754…… 没有这个要求. logistic回归只要求自变量和Logistic概率是线性关系. Logistic回归实质是发生概率除以没有发生概率再取对数.就是这个不太繁琐的变换改变了取值区间的矛盾和因变量自变量间的曲线关系.究其原因,是发生和未发生的概率...
@潘虹3588：如何解释logistic回归结果 -
戈斩18183723754…… logistic回归与多重线性回归实际上有很多相同之处,最大的区别就在于他们的因变量不同,其他的基本都差不多,正是因为如此,这两种回归可以归于同一个家族,即广义线性模型(generalized linear model).这一家族中的模型形式基本上都差不多,不同的就是因变量不同,如果是连续的,就是多重线性回归,如果是二项分布,就是logistic回归,如果是poisson分布,就是poisson回归,如果是负二项分布,就是负二项回归,等等.只要注意区分它们的因变量就可以了. logistic回归的因变量可以是二分类的,也可以是多分类的,但是二分类的更为常用,也更加容易解释.所以实际中最为常用的就是二分类的logistic回归.
@潘虹3588：如何在R语言中使用Logistic回归模型 -
戈斩18183723754…… 1)Logistic回归模型的因变量为二分类变量;2)该模型的因变量和自变量之间不存在线性关系;3)一般线性回归模型中需要假设独立同分布、方差齐性等,而Logistic回归模型不需要;4)Logistic回归没有关于自变量分布的假设条件,可以是连续变量、离散变量和虚拟变量;5)由于因变量和自变量之间不存在线性关系,所以参数(偏回归系数)使用最大似然估计法计算.
