logistic回归的参数估计的结果怎么看

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

我看不懂这个表,你需要进一步解释再问：解释：一种疾病由两种因子判定，AIB1和HER-2，两种因子都有阳性（+）和阴性（-）两种状态，如下图，请帮我分别计算下面两表的logistic回归分析，要r值，

SPSS仅在线性回归中设置了共线性检验,而在logistic回归中并未设置共线性检验,我的理解是没有必要,因此不需要考虑这个问题.对于分类自变量,唯一需要注意的不要产生哑变量陷阱而造成共线性,只要你不

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

没有这么麻烦,很容易的：在Logistic回归主界面中同时选择月收入与受教育程度这两个变量（按住Ctrl键不放,用鼠标分别点击月收入与受教育程度）,然后点击>a*b>键就可以了.再问：你好，此外，我还

把196个根据你们制定的标准,分为1和2,也就是全用1和2来表示.然后输进去,其他的都作为自变量.也都是按1和2两类来分.SPSS设计的不太人性化,挺简单的问题,弄的很复杂.网上有个中文教程,是PDF

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

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

对于自变量可以是虚拟变量也可以不是不是必须的--···因子分析的检验通过了么那个要大于80%的那种没有数据凭空说····无法判断

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…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

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.

拟合有问题,logistic回归用于分析因变量为分类资料的数据,自变量最好也是分类资料,当然连续性资料也可以分析.你首先应该知道各个方法的应用条件及环境才行.

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：

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

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

EYFA两个变量后面的P值分别为0.5001、0.1532,他们过大,在95%的水平上无法通过,这两个变量应该从模型中剔除,他们的影响是不显著的.EF的P值为0.0291,99%的水平上通过不了,这个