logistic回归分析表格解读,logistic回归分析的意义

logistic回归分析表格解读,logistic回归分析的意义

1.Logistic回归分析的数据要求：因变量为分类变量；自变量可以是连续性变量/也可以是分类变量(有序/无序都可),为了方便解释，最好将连续性变量转化成分类变量(有序/无序都可),当然这种通过分类表我们可以看出：没有自变量只含有常数项的回归模型的总计百分比只有52%，说明准确程度比较低。通过不在方程中的变量这个表我们可以看到：如果将产品价格和顾客性别这两个

一、logistic回归分析

01 单因素Logistic 回归分析方法Logistic 回归模型是一种概率模型它是以某一事件发生与否的概率P 为因变量，以影响P的因素为自变量建立的回归模型，分析某事件发生的概率与自变量在做条件logistic回归时，因变量只能为0和1二分类数据。数字中只能包括0和1，如果不是，可使用[数据处理]->[数据编码]进行设置。2、操作本例子操作截图如下

二、logistic回归分析图表

∪０∪ 三Logistic回归结果的解读我们⽤⼀个例⼦来说明，这个例⼦中包含200名学⽣数据，包括1个⾃变量和4个⾃变量：因变量： hon，表⽰学⽣是否在荣誉班(honors class)，1表⽰是，上图Logistic回归分析结果输出的OR值，工作年限会对“是否违约”产生显著的负向影响关系，优势比(OR值)为0.771,意味着工作年限增加一个单位时，“是否违约”的变化(减少)幅度为0.771倍

三、logistic回归分析报告

通过Logistic 回归分析，就可以大致了解胃癌的危险因素。Logistic 回归与多元线性回归有很多相同之处，但最大的区别就在于他们的因变量不同。多元线性回归的因变量为连续变量；逐一分析X对于Y（相对于的对比项）影响情况；如果X对应的P值小于0.05则说明X会对Y（相对于的对比项）产生影响关系，此时可结合OR值进一步分析影响幅度。第三：总结