连续的logistic模型的解比离散的更简单,这说明了什么

Question

如题所述

Answer 1

 因子是分组的意思。logit回归就是将自变量拉入协变量里的。

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，多类可以使用softmax方法进行处理。实际中最为常用的就是二分类的logistic回归。

发生概率除以没有发生概率再取对数。就是这个不太繁琐的变换改变了取值区间的矛盾和因变量自变量间的曲线关系。究其原因，是发生和未发生的概率成为了比值 ，这个比值就是一个缓冲，将取值范围扩大，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。

扩展资料：

1、首先，导入测试数据到SPSS，点左上角：文件-打开-数据。

2、然后依次点击图示菜单栏上的分析-回归-多项Logistic。

3、接着，我们把左侧框内的变量拖入到右侧的因变量、因子和协变量框内。

4、需要注意区别因变量和协变量的区别，因子一般是分类变量（名义变量），协变量是连续性变量。在图示的度量标准中即可看到。

5、接着，依次设置多项逻辑回归的模型、统计量、条件、选项和保存。

6、设置好后，按下确定即可得到多项Logistic回归的模型汇总、检验信息等。