logistic回归分析
答：Logit回归分析用于研究X对Y的影响，并且对X的数据类型没有要求，X可以为定类数据（可以做虚拟变量设置），也可以为定量数据，但要求Y必须为定类数据，并且根据Y的选项数，使用相应的数据分析方法。logit回归分析一般可分为三类，分别是二元logit回归、多分类logit回归、有序logit回归，三类logit回归区别如下...
答：1、把自己需要分析的数据导入到SPSS，点击左上角的文件进行打开，选择弹出对话框中的数据。2、点击工具栏上的分析，依次选择回归，然后选择“多项Logistic” 多元线性回归分析和logistic回归分析都可以的。3、把变量依次移动到右侧的因变量、因子和协变量框内。4、就可以在度量标准中看到度量数据。5、再对...
答：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。Logit模型...
答：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。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...
答：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...
答：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回归，比如病重的程度是高，中，低呀等等，这种回归也叫累积logistic...
答：简单线性回归、多重线性回归和logistic回归都是常见的回归分析方法，它们之间的异同如下：相同点：(1) 都是用于探索自变量与因变量之间关系的统计方法。(2) 目的都是为了解释自变量对因变量的影响或者预测因变量的值。(3) 都需要满足一定的假设条件，如线性关系、误差项独立同分布等。不同点：(1) 因...
答：Logistic回归分析结果通常包括模型系数、模型诊断和预测准确率等信息。具体来看：1. 模型系数：反映了自变量与因变量之间的关系，系数为正时表示正相关，为负时表示负相关。但系数大小和显著性水平需要结合实际问题具体分析。2. 模型诊断：包括残差、共线性、异方差等诊断，可以帮助理解模型是否准确。如残差...
答：1、二项logistic回归：因变量为两种结局的二分类变量，如中奖=1、未中奖=0；自变量可以为分类变量，也可以为连续变量；阳性样本量n要求是自变量个数至少10倍。2、无序多分类logistic回归：因变量为无序的多分类变量，如获取健康知识途径（传统大众媒介=1，网络=2，社区宣传=3）；自变量可以为分类变量，...
答：logistic回归是一种广义线性回归（generalized linear model），因此与多重线性回归分析有很多相同之处。它们的模型形式基本上相同，都具有 w‘x+b，其中w和b是待求参数，其区别在于他们的因变量不同，多重线性回归直接将w‘x+b作为因变量，即y =w‘x+b。而logistic回归则通过函数L将w‘x+b对应一...
网友评论：
权左15038482546：
如何解读logistic回归分析 -
3430乐命
： 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.
权左15038482546：
logistic回归原理 什么用 -
3430乐命
： 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.
权左15038482546：
用SPSS作Logistic回归分析,结果能说明什么用SPSS作Logistic回归分析,自变量较多,先用单因素分析对自变量进行筛选,得出影响因变量的自变量有2... -
3430乐命
：[答案] 回归方程,主要是看各个自变量的假设检验结果,和系数.两个自变量都有统计学意义,系数分别为-5.423和0.001,也就是说,随着自变量一增加一个单位,因变量要降低5.423三个单位.自变量二同理.比如我的因变量是高血压患病与否,随着自变量...
权左15038482546：
logistic回归分析模型 -
3430乐命
： 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.
权左15038482546：
什么是logistic模型?
3430乐命
： 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.
权左15038482546：
哪位帮我做一份logistic回归分析?要详细的过程、例子和表 -
3430乐命
： 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.统计专业研究生工作室原创,请勿复杂粘贴
权左15038482546：
二项logistic回归分析是不是对数据要求很严格?如果不是正态分布我还能做二项回归么 -
3430乐命
：[答案] 可以的,logistic回归分析和一般通过最小二乘法拟合的回归分析不一样,对变量总体分布和方差没有要求.它是通过极大似然估计来拟合的
权左15038482546：
怎样用spss进行logistic回归分析 -
3430乐命
： 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...
权左15038482546：
Logistic回归分析是什么意思 -
3430乐命
： SE标准误 、B 回归系数 、R拟合优度指标 、 P和0.05比较 只要看P和OR其他不用管 统计专业
权左15038482546：
logistic回归分析是什么 -
3430乐命
： 很高深的东西,给你个参考. 实用现代统计分析方法与spss 应用 Spss电脑实验-第八节(3)两分类 Logistic 回归分析
