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2025-05-05 18:14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(jì)量不再是線性回歸分析中的 F統(tǒng)計(jì)量，而是以上介紹的參數(shù)檢驗(yàn)方法中的三種統(tǒng)計(jì)量之一。為計(jì)算方便，通常向前選取變量用似然比或比分檢驗(yàn)，而向后剔除變量常用 Wald檢驗(yàn)。六、模型的評(píng)價(jià) 對(duì)所建立的回歸方程做擬合優(yōu)度檢驗(yàn)。檢查模型估計(jì)與實(shí)際數(shù)據(jù)的符合情況。檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量：（ deviance，記為 D）（ 1625） χ 2 （ 1626）統(tǒng)計(jì)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(yàn) 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(bào)告內(nèi)容：、 p值。 OR和可信區(qū)間 ? ?3//39。 ?jjj Sbb ??本節(jié)重點(diǎn)掌握內(nèi)容？ 2. Logistic回歸可解決哪些問題？，應(yīng)用時(shí)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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