【正文】 = (.002) ? 男生： w1 = + h1， R2 = , (.032) (.000) F = (.000) ? 擬合結(jié)果表明，男、女生的身高和體重的關(guān)系是不同的。 w = – D + h + Dh D=0 w = h D=1 w = – +(+ ) h 男生身高對(duì)體重的效應(yīng)大于女生 身高對(duì)體重的效應(yīng) 4 二項(xiàng) Logistic回歸 例子 在一次住房展銷(xiāo)會(huì)上 ,與房地產(chǎn)商簽定 購(gòu)房意向書(shū)的顧客中 ,在隨后 3個(gè)月中 , 只有一部分購(gòu)買(mǎi)了房屋 . 購(gòu)買(mǎi)房屋的顧客記為 1,沒(méi)有購(gòu)買(mǎi)記為 0 一、定性因變量的回歸方程的意義 設(shè)因變量 y只是取 0， 1兩個(gè)值的定性變量，考慮簡(jiǎn)單線性回歸模型： 由于， 是 0— 1型貝努利隨機(jī)變量，則得如下分布 根據(jù)隨機(jī)變量的期望值定義，可得 二、定性因變量回歸的特殊問(wèn)題 1. 離散非正態(tài)誤差項(xiàng) 2. 零均值異方差性 3. 回歸方程的限制 三 Logistic回歸模型 針對(duì) 0— 1型因變量產(chǎn)生的問(wèn)題，對(duì)回歸 模型應(yīng)該作兩個(gè)方面的改進(jìn)。 ? 如果 分別考慮 男、女生的體重與身高的關(guān)系，并假設(shè)這一關(guān)系為 線性 的，我們得到 (擬合 )如下 兩個(gè)簡(jiǎn)單線性回歸方程 ，括號(hào)內(nèi)為相應(yīng)系數(shù)估計(jì)的 p值。 1. 回歸函數(shù)應(yīng)該改用限制在 區(qū)間內(nèi)的 連續(xù)曲線，而不能再沿用直線回歸方程 。 這些數(shù)據(jù)儲(chǔ)存在 SPSS數(shù)據(jù)文件 中。 2. 因變量本身只取 0， 1兩個(gè)離散值，不