logistic回归模型中的自变量无意义

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

logistic回归主要用于危险因素探索.因变量y为二分类或多分类变量,自变量既可以为分类变量,也可以为连续变量.比如,探索胃癌发生的危险因素,胃癌作为因变量,分为两类,“是”或“否”.危险因素可以有

这个不好说,要是你的数据比较长,滞后阶数也不大的话,放入的内生变量可多一点.一般不超过5个.再问：数据只有15个是把一些作为外生的么？再答：直接去掉或或看成外生，看结果而定。数据15个，估计多半还是去

SPSS仅在线性回归中设置了共线性检验,而在logistic回归中并未设置共线性检验,我的理解是没有必要,因此不需要考虑这个问题.对于分类自变量,唯一需要注意的不要产生哑变量陷阱而造成共线性,只要你不

logistic回归模型,主要是用来对多因素影响的事件进行概率预测,它是普通多元线性回归模型的进一步扩展,logistic模型是非线性模型.比如说我们曾经做过的土地利用评价,就分别用多元线性回归模型和

系数值（B）标准误（S.E.）卡方值（Wald）自由度（df）P值（Sig.）OR值Exp(B)常数（Constant）

先做方差分析,确定印象因素对因变量的影响程度,应变量反应不敏感、和其它变量存在多重共线性的变量可以剔除.

额,本来看到这个问题很久,不想冒泡,因为做这种东西没有技术含量.但是出来冒泡的原因是：楼上的不要误导人,这么多变量还是线性回归?你是学统计的吗?何况不可能没有多重共线问题的.自己的建议：使用因子分析或

对于自变量可以是虚拟变量也可以不是不是必须的--···因子分析的检验通过了么那个要大于80%的那种没有数据凭空说····无法判断

p=0.06大于0.05说明这个自变量对因变量的影响不显著,而B的值则是回归系数,跟线性回归一样,如果你要写回归方程,则自变量的系数就是Bexp(B)则是根据B值计算得来的,可以理解为风险率,如果你的

已经有相关的回答了http://zhidao.baidu.com/question/1913838.html如果觉得不够详细就去看书吧,这里很难解释清楚的.

logit回归的结果一般不去太在意方程.数据发我,我看看再问：大哥（姐），做财务预警模型要有ST公司，我想问一下找得到30或35家2010年被首次ST的公司吗？

这个问题可以这样回答,自变量在两个显著性框中的显著性不一样,或者说在一个里面显著,在另一个不显著,这样的可以不解释.

给个邮箱再问：929451106@qq.com再答：已发，看懂了吗再问：太复杂了再答：你用的是中文版还是英文版？？再问：中文版的，不过我们要解决的问题好像和你给的那个有区别再答：主要是什么问题？再问：

你先找到自变量和因变量,就可以直接利用SPSS中的曲线回归中logistic的模型拟合就可以了

用极大似然估计方法求解似然函数的,如果详细讲下来估计要2天.实际用的时候都是统计软件算的呀.

建立m函数文件存为logistic1functionf=logistic1(b)t=[0,5,10,24,33,48,57,72,96,120,144,168,192,216];y=[0,0.028,

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

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

很高深的东西,给你个参考.实用现代统计分析方法与spss应用Spss电脑实验－第八节(3)两分类Logistic回归分析