求助高手,R 软件的Logit 模型的结果分析
所以你估的系数还都挺显著的,就是一个选择模型的指标std. Error就是标准差,你估计的系数除以标准差就得到了z统计量,这个主要是和临界值比较,看系数是否显著,prob就是所谓的P值,也是看系数是否显著,1个*就是在95%的置信度下显著.9%的置信度下显著,2个星号就是在99%置信度下显著,3个星号就是99。
至于AIC,对于模型而言,此值越小越好...
如何用R软件做多类别Logistic回归
Probit回归:Probit回归全称probability unit,翻译过来叫做概率单位法,蛮拗口的一个名字。
这个回归主要用于研究半数效量用的。
直白一点说,就是比方你拿一种药去药蟑螂,你想知道你用多少药能药死多少蟑螂,那你就可以用probit回归来估计这个数。
Probit回归经常拿来和logistic回归作比较,通常对于二分类变量来说,这两个回归计算出来的概率是非常相似的。
(虽然logistic回归最后判断的是是或否,但是它也需要计算一个概率来判断这个结果倒是是还是否。
)而且如果有一点数学基础的话,会知道,这两个回归画出来的图也非常像,只是logistic回归画出来的Z型稍微平缓一些。
那么这两个回归到底有什么区别呢?通常来说区别不大。
最重要的一个区别在于probit回归适用于呈正态分布的数据,logistic回归适用于呈logistic分布的数据。
不过这个区别也蛮微妙的,因为正态分布和logistic分布还蛮像的。
所以大概来讲,到底是选择哪个分布更多的还是一种个人喜好。
但是大家都知道啊,logistic分布比probit分布可有名多了。
如果说十个从事大数据的人里边有五个人知道logistic回归,那么有三个知道probit回归就不错了。
在我们ppv课网站的spss视频教学里边,绝大部分都会讲到logistic回归,但是probit回归就不见得有人讲了。
(顺便说一句,我个人最喜欢spss从入门到精通这套课程,刚入门的时候就是听得这套课。
强烈推荐大家去听一听)。
那么这是什么原因呢?这绝不是probit不好用的原因。
主要原因有两个,第一,logistic回归形式比较多。
二分类,有序多分类,无序多分类,这些logistic回归都可以做。
这就好像我们ppv课网站提供了spss,sas,r,matlab,hadoop等等视频,你可以从零基础学到精通级别,肯定比较受欢迎哈。
第二,则归功于logistic回归的易解释性。
Logistic回归提供了一个很重要的参数,OR值,这个值很直接的告诉你处于某个状态比处于另一个状态时因变量发生的概率增加了多少倍。
这当然是一个很重要很直观的参数啦。
就好像你每学一段时间以后,我们ppv课网站告诉你你的知识积累比之前增加了多少倍多少倍,这个肯定很重要撒。
因此呢,logistic回归就比probit回归应用的广泛了。
不过这并不是说logistic回归就比probit回归好。
实际上,两种回归拟合的方程几乎一样好。
不过,再怎么几乎一样,那也肯定是有所不同的。
可惜这种不同用你的肉眼一般是看不出来的,至于怎么看,下边在讲。
好了,现在大概就介绍完probit回归的背景知识了(绝对没有凑字数)。
现在我们开始操作。
首先假设一个情景,假设我们ppv课网站打算增加一定的课程,达到收视率增加百分之二十的目的,我们就有了三个变量,课程增加的数目(假设分为3,6,9三个水平),各个增加水平的课程数(比方加3节课,6节课,9节课的都是十个课程),各个水平的课程的收视率增加达到百分之二十的课程数(假设分别是3,5,6)。
(这段真的有点绕,最好读两遍保证能看懂哪个变量是表示的什么意思)。
那么我们就有了一个3*3的数据集,选择菜单分析——回归——probit,打开主面板,响应频率里选我们各个水平收视率增加达到百分之二十的课程数(也就是我们做实验的课程里边有多少课程成功达到了收视率增加的目标),观测值汇总里边选择各个增加水平的总课程数,再下边有一个因子,一个协变量。
我们的自变量课程增加的水平是三节课一个台阶,所以我们要选到协变量里边去哈。
(如果你的自变量是连续型变量,那你就得在因子下边的那个定义范围里边选好范围。
)此外协变量下边有一个转换下拉菜单,这个菜单有三种方法,除了“无”以外,还有两种对数转换,你可以试试,你的数据到底怎么转换效果最好。
完了以后,在左下边还有一个模型:概率/logit,这个单选框里默认的是概率。
也就是默认数据分布是正态的。
这个也不用管它。
然后点开选项,勾选频率,信仰置信区间,继续,确定。
然后就可以看结果了。
参数值和卡方检验这两个表会告诉你这个模型有没有意义,适不适合用probit回归(如果想和logistic回归作比较,就可以用这里的拟合度检验检测)。
此外置信限度这个很大的表会告诉你假如你想要你的课程收视率增加的概率是百分之八十的时候,你的课程要增加多少节课这么个数据。
它大概是以百分之五为精度的。
那如果我想知道增加百分之八十三,需要加多少节课的话,那么我们就要用参数估计值里的参数进行计算了。
非线性回归自然界中既然有线性回归,那么理所当然的,也会有非线性回归。
不过,人类对于非线性回归的研究远远不如对线性回归的研究来的深刻,广泛。
不信你看一看你的spss教科书,线性回归的内容可以洋洋洒洒写一章,非线性回归确占一小节,还往往是比较薄的一节。
线性回归指的是y=a+a1*x1+a2*x2…这种形式的方程,非线性回归包含的方程类型就多得多了。
常见的有,幂函数,指数函数,双曲函数,对数函数等等。
我们先举个例子。
假设想拟合ppv课授课老师的数目和网站受欢迎程度的关系。
选择分析——回归——非线性。
打开主对话框。
因变量选择网站受欢迎程度,模型表达式需要自己编辑。
(我就挺怵这个的),首先我们知道,我...
这个的multinomial logistic回归模型怎么做出来的?
5,d相对于a有无影响.设置回归方法,这里选择最简单的方法,c相对于a有无影响.将因变量和自变量放入格子的列表里,上面的是因变量,下面的是自变量(单变量拉入一个,多因素拉入多个),它指的是将所有的变量一次纳入到方程,那么解释就是b相对于a有无影响二元logit回归1.打开数据,依次点击。
4。
3.等级资料,连续资料不需要设置虚拟变量。
多分类变量需要设置虚拟变量。
虚拟变量ABCD四类:enter,以a为参考。
点击ok。
统计专业研究生工作室原创。
其他方法都是逐步进入的方法.选项里面至少选择95%CI。
2,打开二分回归对话框:analyse--regression--binarylogistic...
Logistic回归分析计算方法
logistic回归又称logistic回归分析,主要在流行病学中应用较多,比较常用的情形是探索某疾病的危险因素,根据危险因素预测某疾病发生的概率,等等。
例如,想探讨胃癌发生的危险因素,可以选择两组人群,一组是胃癌组,一组是非胃癌组,两组人群肯定有不同的体征和生活方式等。
这里的因变量就是是否胃癌,即“是”或“否”,为两分类变量,自变量就可以包括很多了,例如年龄、性别、饮食习惯、幽门螺杆菌感染等。
自变量既可以是连续的,也可以是分类的。
通过logistic回归分析,就可以大致了解到底哪些因素是胃癌的危险因素。
生态学中的虫口模型(亦即Logistic映射)可用来描述 x(n+1)=u*x(n)*(1-x(n)),u属于[0,4],x属于(0,1)这是1976年数学生态学家R. May在英国的《自然》杂志上发表的一篇后来影响甚广的综述中所提出的,最早的一个由倍周期分岔通向混沌的一个例子。
后来经过Feigenbaum研究得出:一个系统一旦发生倍周期分岔,必然导致混沌。
他还发现并确定了该系统由信周期分岔通向混沌的两个普适常数(也称为Feigenbaum常数)。
对于一维 Logistic映射,研究的比较早也比较详细,比如该映射之所以产生混沌,有人归纳出它具有两个基本性质、逆瀑布、周期3窗口、U序列等等。
但是一维Logistic映射仅有一个自由度,利用它只能产生一条线或一条曲线,而做图像,至少需要两个或以上个自由度,为此,孙海坚等人给出了LMGS定义。
王兴元还扩展了LMGS定义,在此基础上,就可以分析2维及其以上的系统,分析图形与吸引子的结构特征,探讨了图形与吸引子之间的联系;并由一维可观察计算系统混沌定量判据的方法,计算了吸引子的 Lyapunov指数和Lyaounov维数。
[1]二维 Logistic映射起着从一维到高维的衔接作用,对二维映射中混沌现象的研究有助于认识和预测更复杂的高维动力系统的性态。
王兴元教授通过构造一次藕合和二次祸合的二维Logistic映射研究了二维Logistic映射通向混沌的道路,分析了其分形结构和吸引盆的性质,指出选择不同的控制参数,二维映射可分别按Feigenbaum途径等走向混沌,并且指出在控制参数空间中的较大的区域,其通向混沌的道路与Hopf分岔有关,在这些途径上可观察到锁相和准周期运动。
二维滞后Logistic映射x(n+1)=y(n)y(N+1)=u*y(n)*(1-x(n)), u属于(0,2.28),[x,y]属于(0,1)该系统走向混沌的道路正是验证了二维Logistic映射与Neimark-Sacker分岔有密切的关系,对于研究其他的具有滞后的系统具有重要的意义。
[1]
学习计量经济学有什么用,具体的实际的应用领域,我的专业是电子金...
计量经济学用处如下;计量经济学不仅要寻求经济计量分析的方法,而且要对实际经济问题加以研究,分为理论计量经济学和应用计量经济学两个方面。
理论计量经济学是以计量经济学理论与方法技术为研究内容,目的在于为应用计量经济学提供方法论。
所谓计量经济学理论与方法技术的研究,实质上是指研究如何运用、改造和发展数理统计方法,使之成为适合测定随机经济关系的特殊方法。
应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下,以反映经济事实的统计数据为依据,用计量经济方法技术研究计量经济模型的实用化或探索实证经济规律、分析经济现象和预测经济行为以及对经济政策作定量评价。
如何在stata中做relogit需要安装什么
logit回归1.打开数据,依次点击:analyse--regression--binarylogistic,打开二分回归对话框。
2.将因变量和自变量放入格子的列表里,上面的是因变量,下面的是自变量。
3.设置回归方法,这里选择最简单的方法:enter,它指的是将所有的变量一次纳入到方程。
其他方法都是逐步进入的方法。
4.等级资料,连续资料不需要设置虚拟变量。
多分类变量需要设置虚拟变量。
5.选项里面至少选择95%CI。
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