二元logistic对自变量的要求

客户是每个企业的命脉,商业客户的信用度主要反映在合同的履约情况与应收帐款的回款过程中.随着大多数企业进销存与财务系统的完善,问题则更多暴露在财务与业务数据无法实时关联导致客户信用度的判断滞后,进而直接

leanlogistic是leanproduction的延续.精益生产的主要目的是消除生产中的浪费,但是,有很多浪费产生在各个生产阶段的交接点上,为了消除衔接中的浪费,leanlogistic产生了.

可以把单因素有序回归里面有意义的变量先纳入,再在多因素过程中通过向后法筛选变量.查看原帖

logistic回归对自变量类型一般不做规定,但它要求自变量与logitp之间应符合线性关系.当自变量为分类变量时,可不必考虑线性关系,但当自变量为连续型变量时,则需要检验二者之间的线性关系是否成立.

就是系数加上变量这么来写啊,比如0.196VAR00002-0.152VAR00003-.我替别人做这类的数据分析蛮多的

logistic无需计算拟合优度主要看aic等值我替别人做这类的数据分析蛮多的

要大于等于三个水平的分类变量才有必要生成哑变量的,只有两个水平的话不用.logi回归的因变量就是只能俩水平：0和1的.我一般生成哑变量是直接conpute的.简单说分类指的是一个变量在测量中的属性,就

这个问题我想教科书上都有吧建议你看看 姜启源 的《数学建模》或者你可以用google学术,收索一些相关文献看看既然做数据分析你应该也会用到SPSS,推荐看看这篇博文吧

 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

如果你的分析方法是正确的话,这个结果是能够说明的变量3在该模型中是有贡献的,有意义的,而变量1并不显著,对Y影响不大.

额,本来看到这个问题很久,不想冒泡,因为做这种东西没有技术含量.但是出来冒泡的原因是：楼上的不要误导人,这么多变量还是线性回归?你是学统计的吗?何况不可能没有多重共线问题的.自己的建议：使用因子分析或

可以把单因素有序回归里面有意义的变量先纳入,再在多因素过程中通过向后法筛选变量.查看原帖

这个问题可以这样回答,自变量在两个显著性框中的显著性不一样,或者说在一个里面显著,在另一个不显著,这样的可以不解释.

两个混合偏导数在区域内连续,那么在该区域内这两个二阶混合偏导数必相等.B

Analyze->Regression->Multinomiallogistic,自变量（Factors）、因变量放好,再设置一下就OK.logistic回归只是针对因变量是分类变量,对自变量是哪种类

我暑假做的一篇论文就是用Logistic模型做的,用的SPSS17.0,都是自学的说（我开学大四,我们学校本科阶段不教计量经济学和SPSS软件,比较苦逼）,废话不多讲,直接上主题.根据我两个月来的理解

你选择的因变量是不是只用一个值,要么都是1,要么都是0,你检查下

多重共线性等多种原因可以导致这个结果你纳入的变量太多了,说明你根本不懂统计就在乱操作我替别人做这类的数据分析蛮多的再问：你能留一个你的扣扣号给我吗？我们扣聊、、最近处理这个数据真的遇到很多问题，希望你

自变量通过不检验有以下这些可能：1、方程本身没有意义,比如我们用身高来预测性别,这个肯定通不过检验.2、自变量本省有问题,二项逻辑回归对自变量的要求比较严,一般是要求连续、正态分布的数据才可以.如果自

（1）如果六大类分类变量“教育程度”,“文盲”,“小学”,“初中”,“高中”,“大学”,“大学及以上,很明显（6-1）=5个虚拟变量.（2）,如果你认为太多的虚拟变量,可以结合分类,如“文盲”,“小学