二元回归分析毕业论文
2022-09-21阅读(386)
问：什么是二元logistic回归分析法
- 答：二元Logistic回归主要分为三类：
1、一种是因变量为二分类的Logistic回归， 这种回归称为二项logistic回归。
2、一种是因变量为无序多分类得logistic回归，这种回归称为多项式logistic回归。
3、还存在具有有序多类因变量的logistic回归。 例如，疾病的严重程度为高，中，低等。这种回归也称为累积logistic回归或序次logistic回归。
温馨提示：以上信息仅供参考。
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问：二元多次回归方程中各项系数与结果的相关性咋看
- 答：二元回归分析中的回归系数越大说明变量之间的相关性越强，反之越弱。
首先看方差检验表，通过检验了说明回归方程可靠性强，反之则不强，回归系数的检验是说明自变量是不是对因变量真的有影响。
问：什么是二元logistic回归分析法
- 答：这个问题我想教科书上都有吧
建议你看看 姜启源 的《数学建模》
或者你可以用google学术，收索一些相关文献看看
也可以看看一些写的比较好的博客（比如：）
既然做数据分析你应该也会用到SPSS，推荐看看这篇博文吧
问：二元回归模型的经济意义
- 答：二元回归模型的经济意义：数据回归分析的目的和意义是将一系列影响因素和结果进行一个拟合，拟合出一个方程，然后通过将这个方程应用到其他同类事件中，可以进行预测。
多元线性回归模型，在实际经济问题中，一个变量往往受到多个变量的影响。例如，家庭消费支出，除了受家庭可支配收入的影响外，还受诸如家庭所有的财富、物价水平、金融机构存款利息等多种因素的影响。
回归分析
回归模型重要的基础或者方法就是回归分析，回归分析是研究一个变量（被解释变量）关于另一个（些）变量（解释变量）的具体依赖关系的计算方法和理论，建模和分析数据的重要工具。在这里，我们使用曲线/线来拟合这些数据点，在这种方式下，从曲线或线到数据点的距离差异最小。
问：SPSS进行二元logistic回归分析，结果如下，能否说明我的假设：自变量3对因变量的预测力要大于自变量1 ？
- 答：从结果看，您的变量1的S.E.值超大，我也遇到了类似问题，请教过一些人，有的说是共线性问题，也有说是样本量问题。一位医学统计专业博士给了我一段文章（"根据正态分布理论，Wald统计量很容易计算，但是它有一个不太好的性质，即当回归系数的绝对值很大时，这一系数的估计标准误就会膨胀，于是会导致Wald统计值变得很小，以致第二类错误的概率增加，也就是说，在实际上会导致应该拒绝的零假设时却未能拒绝。所以在研究中，如果发现回归系数的绝对值很大，就不要再用Wald统计值来检验零假设，而应该使用似然比（L.R.）检验法来代替……"）也许对你会有帮助。
- 答：如果你的分析方法是正确的话，这个结果是能够说明的变量3在该模型中是有贡献的，有意义的，而变量1并不显著，对Y影响不大。
