logistic回归模型SPSS例析

1、LogistidU归Logistic 回归是多元回归分析的拓展，其因变量不是连续的变量；在 logistic 分析中，因变量是分类的变量；logistic 和 probit 回归皆为定性回归方程的一种；他们的特点就在于回归因变量的离散型而非连续型。Logistic 回归又分为 binary 和 multinominal 两类；1、Logistic回归原理Logistic 回归 Logistic 回归模型描述的是概率 P 与协变量x1,x2xk之间的关系，考虑到 P 的取值在 0-1 之间，为此要首先把 Plogistic 变换为f(p)=ln(1)，使得它的取值1-P在到oc 之间，然后建立

2、logistic 回归模型P=p(丫=1)f(p)=ln()=：o+：X1：kXk1-pc：0+：1X1:kXke1.e:0+1X1kXkLogistic 回归模型的数据结构N1r1n1-riN2r2n2-r2Ntrtnt-rt根据数据，得到参数P0PlPk的似然函数使用迭代算法可以求得P0P1Pk的极大似然估计。2、含名义数据的logistic模型婚姻状况是名义数据，分为四种情形：未婚、有配偶、丧偶、离婚；在建立型时，定观察值个数取 1 的观察值个数取 0 的观察值个数协变量X1,X2Xk的值e:0+1X1：kXk(1+X-X1一e0+1X1kXk)ri(1e-+PX十ni-ri:kXk)l

3、ogistic 模义变量 M1、M2、M3,使得(M1=1,M2=0,M3=0)表示未婚；(M1=0,M2=1,M3=0)表示有配偶(M1=0,M2=0,M3=1)表示丧偶(M1=-1,M2=-1,M3=-1)表示离婚也可以将三变量定义为般来说，只要矩阵1a1b1c11a2b2c2一1a3b3c31a4b4c4非奇异，可以定义(M1=a1,M2=b1,(M1=a2,M2=b2,(M1=a3,M2=b3,(M1=a4,M2=b4,3、含有有序数据的logistic回归文化程度是有序的定性变量，他有一个顺序，由低到高为文盲、小学、中学、高中、中专；大学。常用数字来表示顺序变量，例如用 0、1、2、

4、3、4、5 表示文化程度由低到高。4、multinominal多项logistic回归模型以上讨论的都是二值 logistic 回归，实际问题中有许多响应变量是多值的情形，这时就需要用到多值 logistic 回归；Nominal型的响应变量：研究三个学校和两个不同的课程计划对学生偏好何种学习方式的影响。其相应变量学习方式 y=1 自修、y=2 小组、y=3 上课；学校课程计划学习方式合计X1x2x3y=1y=2y=3(10)x3=05125067X3=110172653(01)x3=016123674X3=121172664(00)x3=012122044X3=115151646在响应变量是

5、名义变量时，挑选她的一个值作为参照物，让其他值与其作比较，这里以 y=3上课作为参照物。 令 p1、 p2、 p3 分表表示学生偏爱自修小组、 上课的概率； 以上课作为参照建立 logistic模型。(M1=1,(M1=0,(M1=0,(M1=0,M2=0,M2=1,M2=0,M2=0,M3=0)M3=0)M3=1)M3=0)表小未婚；表示有配偶表示丧偶表示离婚M3=c1）表示未婚；M3=c2）表示有配偶M3=c3）表示丧偶M3=c4）表示离婚In2=2021x122x223x3P3从而有-10-11x1,-12x2-13x3e10-11x1-12x2-13x3._20-21x1-22x2-23x31ee0.05,也就是接受这一回归方程。分类表日分类表日已观测已观测已预测已预测) )结局结局M百分比棱正百分比棱正0生存生存j年以年以内内性写性写年以年以沙膘沙膘1结局结局 S S- -生存一年以内生存一年以内25583.31-生存一年以上生存一年以上51575.0总计百分比总计百分比30.03. .切割值为切割值为.500检验模型的判断正确率。方中的变量B3.他传crsiq.txp同同EXF(B)CJL便便上PL卷停1a(11020061571632091inu-.70348726/1.463A1.177K32J830,7931272A1,0001B.95215D001