logit回归和logistic回归
@朱帘4387：Logit、Logist和Logistic回归有什么不同?? -
舒羽18432171813…… Logit模型就是Logistic回归模型.
@朱帘4387：Logic回归分析和Logistic回归分析是同一种分析方法吗? -
舒羽18432171813…… 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
@朱帘4387：logistic回归原理 什么用 -
舒羽18432171813…… logistic回归又称logistic回归分析,是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘,疾病自动诊断,经济预测等领域.例如,探讨引发疾病的危险因素,并根据危险因素预测疾病发生的概率等.以胃癌病情分析为例,选择两组人群,一组是胃癌组,一组是非胃癌组,两组人群必定具有不同的体征与生活方式等.因此因变量就为是否胃癌,值为“是”或“否”,自变量就可以包括很多了,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.然后通过logistic回归分析,可以得到自变量的权重,从而可以大致了解到底哪些因素是胃癌的危险因素.同时根据该权值可以根据危险因素预测一个人患癌症的可能性.
@朱帘4387：如何利用logistic回归模型来预测 -
舒羽18432171813…… 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...
@朱帘4387：如何看logistic的回归结果 -
舒羽18432171813…… 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...
@朱帘4387：如何写logistic回归模型 -
舒羽18432171813…… 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...
@朱帘4387：如何用spss做logistic回归 -
舒羽18432171813…… logistic回归有二元和多元两种,就是因变量是二分类 还是多分类 二分类就用二元logistic回归,多分类用多元有序或者无序logistic回归 至于操作方法 跟普通线性回归差不多,分别把自变量和因变量移入相应对话框即可 无非是结果解释上有些不一样的,有点难度
@朱帘4387：logistic回归分析模型 -
舒羽18432171813…… 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.
@朱帘4387：logistic回归是不是要求自变量符合正态分布?? -
舒羽18432171813…… 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...
@朱帘4387：如何在R语言中使用Logistic回归模型 -
舒羽18432171813…… 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.
舒羽18432171813…… Logit模型就是Logistic回归模型.
@朱帘4387：Logic回归分析和Logistic回归分析是同一种分析方法吗? -
舒羽18432171813…… 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
@朱帘4387：logistic回归原理 什么用 -
舒羽18432171813…… logistic回归又称logistic回归分析,是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘,疾病自动诊断,经济预测等领域.例如,探讨引发疾病的危险因素,并根据危险因素预测疾病发生的概率等.以胃癌病情分析为例,选择两组人群,一组是胃癌组,一组是非胃癌组,两组人群必定具有不同的体征与生活方式等.因此因变量就为是否胃癌,值为“是”或“否”,自变量就可以包括很多了,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.然后通过logistic回归分析,可以得到自变量的权重,从而可以大致了解到底哪些因素是胃癌的危险因素.同时根据该权值可以根据危险因素预测一个人患癌症的可能性.
@朱帘4387：如何利用logistic回归模型来预测 -
舒羽18432171813…… 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...
@朱帘4387：如何看logistic的回归结果 -
舒羽18432171813…… 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...
@朱帘4387：如何写logistic回归模型 -
舒羽18432171813…… 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...
@朱帘4387：如何用spss做logistic回归 -
舒羽18432171813…… logistic回归有二元和多元两种,就是因变量是二分类 还是多分类 二分类就用二元logistic回归,多分类用多元有序或者无序logistic回归 至于操作方法 跟普通线性回归差不多,分别把自变量和因变量移入相应对话框即可 无非是结果解释上有些不一样的,有点难度
@朱帘4387：logistic回归分析模型 -
舒羽18432171813…… 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.
@朱帘4387：logistic回归是不是要求自变量符合正态分布?? -
舒羽18432171813…… 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...
@朱帘4387：如何在R语言中使用Logistic回归模型 -
舒羽18432171813…… 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.
