logistic回归模型,一般用几个指标?
它们是二项logistic回归、无序logistic回归和有序logistic回归。
二项logistic回归
因变量是两个结果的二元变量,如wing=1,notwing=0;
自变量可以是分类变量或连续变量;
正样本量n要求至少是自变量个数的10倍;
无序多分类logistic回归
因变量为无序多分类变量,如获取健康知识(传统媒体=1,网络=2),社区宣传=3);
自变量可为分类变量或连续变量;
也可用于因变量为有序多分类变量但不满足平行试验条件的数据;
原理:用因变量各阶(参考阶除外)与参考阶之比的自然对数建立模型方程;
有序多分类logistic回归
因变量它是有序多分类变量,如疾病的严重程度(轻度=1,中度=2,重度=3);
自变量可以是分类变量或连续变量;
原理:因变量的多重分类依次划分为多重二元logistic回归;
怎样使用logistic回归模型?
logistic回归模型主要用于预测事件受多因素影响的概率。它是普通多元线性回归模型的进一步推广,logistic模型是一个非线性模型。
例如,我们使用多元线性回归模型和logistic模型来评估土地利用。
假设影响耕地的因素为海拔、土壤类型、当地人口和gdp总量。以上述四个因素为自变量,一块土地是否为耕地的概率为p,p为因变量。
然后,根据现有的样本数据,计算logistic模型的系数。一般采用极大似然法与牛顿-拉夫逊法相结合的方法求解系数,得到f(p)=g(海拔、土壤、人口、gdp)的回归函数,即logistic模型。然后将全区数据代入上述公式,计算出各地是否为耕地的概率,为土地利用评价提供科学依据。
我希望我的回答能让你满意。我以前在这个领域做过研究。
logistic回归模型中常数项是负的有问题吗?
b值是指回归系数和截距(常数项),可以为负(负相关时出现负回归系数);或者是指定义的比率(奇数比率),其值范围为0到正无穷大,不能为负;wald是卡方值,等于b的平方值除以它的标准误差(s.e.),所以它不能为负。wald用于测试b值是否等于0。如果b值等于0,则相应的or[exp(b)]为1,表明两组之间没有显著性差异。或者是b值的反自然对数。wald值越大,b值等于0的可能性越小。
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