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spss操作方法：邏輯回歸(參考版)

2025-08-08 00:36本頁面

　　

【正文】 9。數(shù)據(jù)見表。實(shí)驗(yàn)題：為研究某商品消費(fèi)特點(diǎn)和趨勢，收集以往的消費(fèi)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)包括：因變量Y為是否購買，購買取值為1，否則Y取值為0。Cases. 圖5 預(yù)測分類圖預(yù)測分類圖中顯示預(yù)測值的分布，橫坐標(biāo)表示預(yù)測概率值,。RepresentsEach11Symbols:.50ValueThe1MembershipisPredicted0000000000000000000000000000000000000000000000000011111111111111111111111111111111111111111111111111Group:10│Predicted0111000000000│11111101000│0111000000000│111111010001010101012│E││U││Q│┼E┼││4PredictedGroups1Step表14 相關(guān)矩陣Constantx3 x1 x2 步驟 1Constant.311x3 .311x1 x2 表14中表示的是回歸系數(shù)的相關(guān)矩陣。為回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤。表13 方程中的變量B.Walddf顯著性Exp(B)步驟 1ax31.031.082x1.082.0521.115x2.002.002.6611.416常量1.081.026a. 在步驟 1 中輸入的變量: x3, x1, x2. 從表13中可以得到回歸系數(shù)、回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤、Wald檢驗(yàn)統(tǒng)計量、P值、發(fā)生比等。表12 分類表a觀察值預(yù)測值出行方式百分比校正01步驟 1出行方式01321310總百分比a. 切割值為 .500表12也稱錯判矩陣。表10 Hosmer 和 Lemeshow 檢驗(yàn)步驟卡方df顯著性17.118表11 Hosmer 和 Lemeshow 檢驗(yàn)的隨機(jī)性表出行方式 = 0出行方式

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