使用Logistic回归进行多因素分析采取哪种类型
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/15 08:21:54
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
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.比如,探索胃癌发生的危险因素,胃癌作为因变量,分为两类,“是”或“否”.危险因素可以有
这个有序多分类变量是自变量还是因变量啊?自变量的话看似然比检验,显著的话就不能当作数值型变量,而需要当作分类变量来做,转换成哑变量;因变量的话用multinomiallogistic来做.
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
就是说自变量间相互存在一定的共线性,所以在使用多自变量进行回归时,会自动剔除一些存在共线影响的自变量再问:我怀疑abc之间有共线性,那如果我要看有没有显著的共线性,是每次只引入一对相互作用的变量,如只
wald下就为wald值sig.下就为所求的P值
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这个…说清楚点问题…什么是链接预测啊?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.logi
p=0.06大于0.05说明这个自变量对因变量的影响不显著,而B的值则是回归系数,跟线性回归一样,如果你要写回归方程,则自变量的系数就是Bexp(B)则是根据B值计算得来的,可以理解为风险率,如果你的
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
在SPSS中将多分类变量设置为哑变量比较麻烦,其中的一种方法就是将该多分类变量转换成N-1列的哑变量,举例来说,原多分类变量有四个取值(A/B/C/D),这时需要设置三列哑变量,比如D2,D3,D4用
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.
没有一个变量是显著的讲土点就是做的毫无意义
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
给个邮箱再问:929451106@qq.com再答:已发,看懂了吗再问:太复杂了再答:你用的是中文版还是英文版??再问:中文版的,不过我们要解决的问题好像和你给的那个有区别再答:主要是什么问题?再问:
看你这个X应该是有4个分类的,那么生成g-1=3个哑变量,所以是X1_1-X1_3.但要注意的是在做logistic回归的时候同一变量的所有哑变量应该是同时引入、同时剔除出模型.
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
你先找到自变量和因变量,就可以直接利用SPSS中的曲线回归中logistic的模型拟合就可以了
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
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