[理學(xué)]第8講logistic回歸模型-資料下載頁
2025-10-10 00:56本頁面
【正文】 。在這些方法中，篩選變量的過程與線性回歸過程的完全一樣。但其中所用的統(tǒng)計量不再是線性回歸分析中的 F統(tǒng)計量，而是以上介紹的參數(shù)檢驗方法中的三種統(tǒng)計量之一。 為計算方便，通常向前選取變量用似然比或比分檢驗，而向后剔除變量常用 Wald檢驗。 六、模型的評價 對所建立的回歸方程做擬合優(yōu)度檢驗。檢查模型估計與實際數(shù)據(jù)的符合情況。 檢驗統(tǒng)計量 ： （ deviance，記為 D） （ 1625） χ 2 （ 1626） 統(tǒng)計量的概率值 P＞ ，認(rèn)為模型擬合較好 例：表 1610 （講義表 1610） 剩余差（ D）與 Pearson χ 2 擬合優(yōu)度檢驗 Deviance and Pearson GoodnessofFit Statistics Criterion DF Value Pr ChiSq Deviance 1 Pearson 1 結(jié)果的表達(dá) 一般 logistic 回歸分析報告內(nèi)容： 、 p值 。 OR和可信區(qū)間 ? ?3//39。 ?jjj Sbb ??本節(jié)重點掌握內(nèi)容 ？ 2. Logistic回歸可解決哪些問題？ ，應(yīng)用時應(yīng)如何賦值？ 4. Logistic回歸中 β的含義和方程的表達(dá)。 謝謝！
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