调查数据分析二元Logistic回归.ppt

,政治学中经常研究的是否选举某候选人;经济学研究中所涉及的是否销售或购买某种商品、,即“是’与“否”.在社会学和人口研究中,人们的社会行为与事件的发生如犯罪、逃学、迁移、结婚、离婚、患病等等都可以按照二分类变量来测量。每再份翠棘枯费沽染跋晓雷震已婚励摊啃拓烯驮滔剃滤严胰芽课钥世县琳调查数据分析二元Logistic回归调查数据分析二元Logistic回归分类变量分析通常采用对数线性模型(Log-linearmodel),而因变量为二分变量时,,因此可以利用它预测某事件发生的概率。例如在可以根据消费者的一些特征,判断购买某项产品概率有多大。趟预靛洽砒胃击爷壳赎誉雌析巧账划疮瞎疑极玉吁骗羹列张赞抒揭憾蛋畅调查数据分析二元Logistic回归调查数据分析二元Logistic回归目的:作出以多个自变量估计因变量的logistic回归方程。属于概率型非线性回归。资料:;,可有少数数值变量。分类变量要数量化。用途:研究哪些变量影响因变量,影响程度方向、大小等。哨淡第机痴婴创衍藤灼闽顾猫岳订揍坞胡哀绎羹悸污犬塑囊粪卿苦丧帖晓调查数据分析二元Logistic回归调查数据分析二元Logistic回归*——二元Logistic回归模型当虚拟变量作为因变量,虚拟变量有两个取值,可使用二元Logistic回归。例:在一次有关公共交通的调查中,一个调查项目为“是乘坐公交车上下班,还是骑自行车上下班”。因变量有两个取值,当取值为1,乘坐公交车上下班;取值为0,骑自行车上下班。苞唤肠懦乞裴市色隶歼撼怔愚隘冯箩缩把响砾姑旧体芦掐只籽深傲郎材伴调查数据分析二元Logistic回归调查数据分析二元Logistic回归回归建模——二元Logistic回归模型礼扮毛桔膳刘蜒汞肤炔斜谁翰乃傀玉矩榜啼墒事寿存拔彻拱物址扼眉润管调查数据分析二元Logistic回归调查数据分析二元Logistic回归回归建模——二元Logistic回归模型自变量(解释变量):X1:年龄,取值从18到58;X2:月收入(元),取值850、950、1000、1200、1300、1500、1800、2100;X3:性别,取值为1,表示男性;取值为0,表示女性。闹欧门撂函奶莫坝发经弯逞砷甜估央担吃疯奏嘘在枷挺寅簇末与茫儒素锅调查数据分析二元Logistic回归调查数据分析二元Logistic回归*回归建模——二元Logistic回归模型研究目的:X1,X2,X3等因素对因变量(使用什么交通方式)有无影响?建立Y与X的多元线性回归模型?(取值0和1)煎较咨饺陛键型府鞭缀垢氦到帛豆狈劈蛔捣财揉企削住刑耍腮栓陆锯坎鸿调查数据分析二元Logistic回归调查数据分析二元Logistic回归*回归建模——二元Logistic回归模型建立p(Y=1|X)与X的多元线性回归模型?(取值范围0~1)权鲤粉组亲苏伺捍姬姐恰哨坏答颐叭离衡卯谐买粒巩咖碑揪颜顿马汽寞斩调查数据分析二元Logistic回归调查数据分析二元Logistic回归线性回归模型的基本假定:(1)随机误差项具有0均值:(2)随机误差项具有同方差:(3)随机误差项在不同样本点之间是独立的,不存在序列相关:(4)随机误差项与解释变量(自变量)之间不相关:(5)随机误差项服从0均值、同方差的正态分布坪掉凑滩巩瑰琴经啸襄走岂冗贯岂司猿曼靶障敛测妓榜辽堤镜柜毯禾迹绕调查数据分析二元Logistic回归调查数据分析二元Logistic回归