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R语言LogistiC回归问题 在线等 急!

那易得数据源或者说参数是什么? y和后面的参数做相关性的逻辑回归,但是你给glm的数据是? data=?

二元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(单变量拉入一个,多因素拉入多个)。 3.设置回归方法,这里选择最简单...

logit=glm(y~x1+x2,data=data,family=binomial(link='logit')) glm表示广义线性回归,data表示y,x1,x2所在的数据集,family中的link用来选择回归类型,logit表示选择logistic回归

自变量通过不检验有以下这些可能: 1、方程本身没有意义,比如我们用身高来预测性别,这个肯定通不过检验。2、自变量本省有问题,二项逻辑回归对自变量的要求比较严,一般是要求连续、正态分布的数据才可以。如果自变量不满足符合的条件则很有可...

在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测,例如预测房价、身高、GDP、学生成绩等,发现这些被预测的变量都属于连续型变量。然而有些情况下,被预测变量可能是二元变量,即成功或失败、流失或不流失、涨或跌等,对于这类问题...

可以自己算,这里有一个例子:http://www.ats.ucla.edu/stat/r/dae/mlogit.htm。

logit=glm(y~x1+x2,data=data,family=binomial(link='logit'))glm表示广义线性回归,data表示y,x1,x2所在的数据集,family中的link用来选择回归类型,logit表示选择logistic回归

在R语言中使用Logistic回归模型: Logistic模型主要有三大用途: 1)寻找危险因素,找到某些影响因变量的"坏因素",一般可以通过优势比发现危险因素; 2)用于预测,可以预测某种情况发生的概率或可能性大小; 3)用于判别,判断某个新样本所属...

二分类 logistic回归中“变量选择方法”有7种,以下是spss手册中的介绍: Logistic 回归:变量选择方法 方法选择允许您指定自变量将如何进入到分析中。 通过使用不同的方法,您可以从相同 的变量组构造多个回归模型。

logit=glm(y~x1+x2,data=data,family=binomial(link='logit')) glm表示广义线性回归,data表示y,x1,x2所在的数据集,family中的link用来选择回归类型,logit表示选择logistic回归

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