logistic回歸分析影響公共交通工具的因素-資料下載頁(yè)
2025-06-25 21:29本頁(yè)面
【正文】 Score 用來(lái)檢測(cè)自變量是否顯著。2 Log L 中的L 就是 Likelihood Ratio， 它的 p 值是 ,Score 的p 值是 ，，故x3是 一個(gè)很顯著的解釋變量。AIC和SC兩個(gè)信息量標(biāo)準(zhǔn)用來(lái)比較不同的模型，它們數(shù)值越小， 模型變現(xiàn)就越好，step2 x1變量進(jìn)入模型后的情況,模型的情況變化不大，step2 x1變量移除模型后的情況比step2的情況好，AIC 和 SC 的值變小了，2 Log L 和 Score 對(duì)應(yīng)的 p 值也更小。由運(yùn)行結(jié)果可以看出，p，所以模型有較好的擬合效果。、參數(shù)OR值，以及95%置信區(qū)間 給出了模型參數(shù)的估計(jì)，據(jù)此可以寫(xiě)出改回歸方程的形式是 log(p/(1p))=*x3。 概率為 X3為性別，結(jié)果顯示其回歸系數(shù)b=，表明在控制其他因素不變的情況下，性別對(duì)使用公共交通工具有負(fù)面影響。OR(X3)=,表示消除其他影響后，女性乘坐公共汽車(chē)的人多95%置信區(qū)間為[,]4． 結(jié)論 二分類logistic回歸法分析公共交通社會(huì)調(diào)查，我們發(fā)現(xiàn)乘坐公共汽車(chē)與年齡，月收入關(guān)系不顯著，女性乘坐公共汽車(chē)的人數(shù)多于男性，男性騎自行車(chē)的人數(shù)多于女性，于此看出，男性群體普遍熱愛(ài)運(yùn)動(dòng)，女性大眾也應(yīng)多騎自行車(chē)，有利于身體健康。
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