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logistic回归模型
Logistic模型
的用途
答:
一、寻找危险因素,正如上面所说的寻找某一疾病的危险因素等。二、预测,如果已经建立了
logistic回归模型
,则可以根据模型,预测在不同的自变量情况下,发生某病或某种情况的概率有多大。三、判别,实际上跟预测有些类似,也是根据logistic模型,判断某人属于某病或属于某种情况的概率有多大,也就是看一下这...
多重线性回归和
logistic回归
区别
答:
此外,三种模型均可以用于预测,将所有自变量的已知信息代入
回归模型
,便可以对因变量Y(线性回归)、因变量Y取某一值的概率(
Logistic回归
),或生存时间t时刻因变量Y取某一值的风险率(Cox模型)进行间接预测,获得其估计值。3、交互作用。
L.ogistic回归
和Cox模型也可以象多重线性回归一样考虑交互作用...
逻辑回归
原理
答:
逻辑回归
就是这样的一个过程:面对一个回归或者分类问题,建立代价函数,然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数,然后测试验证我们这个求解的模型的好坏。
Logistic回归
虽然名字里带“回归”,但是它实际上是一种分类方法,主要用于两分类问题(即输出只有两种,分别代表两个类别)
回归模型
中,y是一个定性...
如何用SPSS进行
逻辑回归
分析?
答:
多分类
logistic回归
(也称作多元logistic回归,多项Logit等),对于多分类logistic回归建模,通常需要分析信息包括:基本信息描述,
模型
检验判断或者对比,模型结果汇总。SPSSAU分别输出三个表格。SPSSAU操作如下:第1个表格展示因变量各个类别的分布情况。如果因变量各类别分布非常分散,则需要对类别进行重新组合后...
logit模型和
logistic模型
是不是一样的
答:
(2)应用上,普通
logistic
的响应变量是二元的,多元logistic的因变量可为多元。logit的响应变量可以是多元的。(3)统计软件spss中:logit属于对数线性
模型
,分析结果主要为因变量和自变量之间的关系,可以细化到各分类因变量与分类自变量之间;logistic属于
回归
分析,分析结果为估计出自变量参数。regression下有...
连续的
logistic模型
的解比离散的更简单,这说明了什么
答:
再进行对数变换,整个因变量改变。不仅如此,这种变换往往使得因变量和自变量之间呈线性关系,这是根据大量实践而总结。所以,
Logistic回归
从根本上解决因变量要不是连续变量怎么办的问题。还有,Logistic应用广泛的原因是许多现实问题跟它的
模型
吻合。例如一件事情是否发生跟其他数值型自变量的关系。
神经网络挖掘
模型
与
logistic回归
挖掘模型的不同点有哪些?
答:
逻辑回归
有点像线性回归,但是它是当因变量不是数字时使用。比如说因变量是布尔变量(如是/否响应),这时候就需要逻辑回归。它称为回归,但实际上是是根据回归进行分类,它将因变量分类为两个类中的任何一个。网页链接 如上所述,逻辑回归用于预测二进制输出。例如,如果信用卡公司打算建立一个
模型
来...
什么是有序
logistic回归模型
答:
因变量是等级变量
如何用spss做
logistic回归
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回归,或者序次logist...
logit
模型
和probit模型区别
答:
线性
回归模型
的一个局限性是要求因变量是定量变量(定距变量、定比变量)而不能是定性变量(定序变量、定类变量)。但是在许多实际问题中,经常出现因变量是定性变量(分类变量)的情况。可用于处理分类因变量的统计分析方法有:判别分析( Discriminantanalysis)、 Probit分析、
Logistic回归
分析和对数线性模型等...
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