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回归分析四——logistic回归分析回归分析四——logistic回归分析.ppt

文档分类：高等教育 | 页数：约62页举报非法文档有奖

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回归分析(四)——Logistic回归分析返回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)。但在许多实际问题中,经常出现因变量是定性变量的情况。可用于处理定性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。在社会科学中,应用最多的是Logistic回归分析。Logistic回归分析根据因变量取值类别不同,又可以分为BinaryLogistic回归分析和MultinomialLogistic回归分析。§1二项逻辑斯谛回归BinaryLogisticBinaryLogistic回归模型中因变量只能取两个值1和0(虚拟因变量),而MultinomialLogistic回归模型中因变量可以取多个值。本节将只讨论BinaryLogistic回归,并简称Logistic回归(要与曲线估计中介绍的Logistic曲线模型相区别)。如,研究是否购买商品房、是否参加人寿或财产保险、是否能按期偿还贷款、新产品是否畅销、对某一项改革措施所持的态度等。这些问题的特征是被解释变量在受到多种因素影响时,其取值只有两种状态:“是”与“否”。Logistic函数的形式为

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