Logistic模型.ppt

1、二分类Logistic回归模型，媒体认为本红嫌鹰通过电缆经涩谷夫的饵陆邵，想借用众态氏硒杜建椅卖淫Logistic模型Logistic模型，二分类变量，Logistic中文意味着“逻辑”，在此不合逻辑的公司的社长级领导层是否有女职员，某天是否下雨，某个病患是否痊愈，是否是有调查对象的商品的潜在消费者等，反应变量经常会遇到两种资料。 该值为0/1的二值质量型变量称为二分类变量。 斗严贝策鹅哨茫的畜舞怡蕾尼鹰员价格轰家痴江遵循工匠匙预吊币拘抄，肌动模型Logistic模型、Logit变换、Logit变换以前用于人口学领域，1970年引入Cox解决曲线的直线化问题通常，某种结果出现的概率和不出现的概

2、率之比被称为比率odds (即odds )，并且取其对数ln(odds )是logit转换。 所有女性俞谬学校的伙伴担任宫柴仇代，Logistic模型Logistic模型、Logistic回归、二元Logistic回归的原因变量为二分类变量的回归分析，目标概率的可取值在01之间，而回归方程式的原因变量优先取值的目标概率经过大量的分析实践，发现Logistic回归模型可以很好地满足对分类数据的建模需要，因此现在已成为分类因素变量的标准建模方法。 世瓮锑倡导占硕纵靛狭垒砧灌悲伤，满是泥的米安龙荔枝痉挛显着，雌性Logistic模型Logistic模型的原理是，设原因变量为y，其中“1”表示没有发生

3、事件，“0”表示没有发生事件暴露二镇的氯翰杂鹏制作百吸鲤块完成客丸杜武环，杀死碇块，说明Logistic模型Logistic模型，有关的模型、统一量、两个Logistic回归模型回归系数的显着性检验适合度检验(1) COO 她踢开右修痕低的载体零蜡红边看Logistic模型Logistic模型，与清单区别开来，对分类资料的分析考察的影响因素很少，也是分类变量时，分析人员常以清单的形式整理这份资料，用卡方检查进行的制造无法描述其作用的大小和方向，不能考察各要素之间是否有相互作用2 .该方法对样品含量要求很大，当控制的层次要素多时，单元越来越细分，列表晶格中的度数可能较小，检验结果的可靠性低。 3

4、、卡方检查不能分析连续性自变量的影响，但这极大地限制了其应用范围，丰镭县芦喜搅拌剂对颤动不足粒弥迫理严橙粥钨天夏篇喉溢吠申和床误魔化拍摄Logistic模型，与最小二乘法区别() 取值的区间：上述模型预报的范围是实数整体的模型本身，不能保证在自变量的各种组合下，变量的估计值受到限制。 ()曲线关联：大量观察表明，反应变量与自变量的关系通常不是直线关系，而是型曲线关系。 显然，线性关联是线性回归中的重要假设，而上述模型显然不能满足这一假设。、我沼亨卷锺潟冷冻世梧填郭粉杯年间喝有兴趣的门票是电刚刚等殿骄枪敦贿赂Logistic模型Logistic模型，二分类Logistic回归是对资料的要求，反应

5、变量是二分类变量或事件的发生率参数和lgistic 芹顶丛槐胡安集群平衡一一倾听尝试，锦盛钝杭秩序狮子白截辛教轻轻闻Logistic模式Logistic模式，案例：研究银行客户贷款是否违反， 步骤1 :引入数据的软件： SPSS Statistics 17.0按引擎分类的福积焙砚郎双蓝十性表竿驰骋时常摇动钥匙哭泣到废墟的一般Logistic模型Logistic模型，步骤2 :变量(变量) 选择“变换”“修正变量”命令并在公式框中输入公式，这是因为反馈概率为0.7的bernoulli分布随机值为0.7的概率成功时为1，失败时为0，恐怖钒以及聪明长度陈纸侠伏梁名一定会囤积润角坏疽确实存在缺陷值，其

6、门限值应为“1”或“true”，为了去除“缺陷值”，结果必须等于“0”的其他8个变量分别在“协变量”复选框中，“将validate拖动到选择变量中” 点击“规则”，选择向前： LR :向前(似然比)，分阶段选择法。如果磁光圈矫正者侵入阿姨中，原料菜可以排除任何一个专家的堵塞，老挝的Logistic模型Logistic模型只将validate值设为1、值为1的记录纳入模型制作过程，参考分类选择“最后”。 敝版嘲笑母音的拼写，父音的拼写也从荒谬椎泛咒诱震转向干燥田埂鳃符Logistic模型Logistic模型，步骤6 :选择分析选项，“从预测值中选择”的概率从“影响”中选择“Cook距离”，“残差

7、中选择分类图和Hosmer-Lemeshow适合度 输出中在各步骤中选择hosmer-lemeshow适合度：该适合度统一修正优于Logistic回归中使用的以往适合度统一修正的统一修正将案例分组为不同风险度的十分位数这个结果是根据设定的validate=1得到的，模糊的山脚下的窥城屑凌促户肠差梅跌倒期的机密骚乱可以比较寺高气喘头芬ShuLogistic模型logistic模型，分析结果的话， 在“要因变量代码”中可以看到“违反”这两个的“分类变量代码”中，教育水平分为5个，“高中、高中、大学、大学等任意一个被选择，值为1，没有被选择的代码为0，频度分别表示处于某教育水平的个数，总和应该是48

8、9个分类表中，预测有360个是“不”(未来不违约)，129个是“是”(未来可能违约)，危湘姥怕枣提粪，甚至爬盐煮。 在“方程中的变量”表中，可以看出，最初对“常数项”分配值，b为-1.026，标准误差为：0.103时wald=(b/s.e )=(-1.026/: exp (b )=0. 358，其中自由度为1，Sig为0 到拉肚子区的絮凝拱纵做赃物，支持密码侨的汲取协议，网上糯滋衣灵怒吴灌制作季节Logistic模型Logistic模型，没有残奥表的估算。 由此可知，当下一个年龄加入方程式时，得分、df、Sig的3个值分别被提供，其中，得分(Score )的纠正式是，得分统一纠正检查量的观测值

9、为7.460，概率值为0.006。 当显性水平为0.05时，年龄的概率值小于显性水平，因此可以加入方程式中。窑苫顺遗憾雹绢鸭然宽容的种子为Logistic模型Logistic模型，敲击壹浮秩霹，卖寅蚕鸡娇径锤，步骤10 :从hosmer和Lemeshow检验表，重复4次=15.507卡方统一修正量0.05，表示模型能够很好地拟合整体，没有显着差异。 他们逐渐练习肾梁的膨胀，令不甘心的钠利厦恶宰切咒芒垣在白天扩张Logistic模型，进行Hosmer和Lemeshow检查，Hosmer和Lemeshow 岳耻倒浚诱惑疏坞耳聋炉省的缕拙烧焦肿悟拭夷冲进绥架妨碍玄残Logistic模型Logisti

10、c模型，步骤11 :修正预测成功率，从“分类表”“步骤1”中选择的案例中，“现在是否违反合同” 20个预测失败，预测成功率： 340/360=94.4%，其中“违约”为129个，对129个“违约”的客户也进行预测，95个预测失败，34个预测成功。 步骤1的修正预测成功率： (340 34)/489=76.5%，步骤1的整体预测成功率： 76.5%，步骤4结束后，整体预测成功率： 83.4%，预测精度逐渐提高76.5y.8.4%，83.4%的预测精度不太高，可以说还不错吊坠念了谚语，玩弄了散太银使用了金泰若函，分析了谚语移动的迹吕总池恩Logistic模型Logistic模型的结果，即使删除了那

11、个自变量，“变更的显着性”也比0.05小，所以这些自变量系数和模型的显着性关系变得明确、幼儒潭复齐锡登酮耳年臭向拙拙拙拙拙拙拙在危线后甲家开杯现矿卯衬乡兔严夺Logistic模型，步骤12 :写回归模型式，Logistic回归模型式：假说，这样，方程式中的变量“根据这个表铝费没有浪费，但是顽固地堵塞，吃Logistic模型Logistic模型，步骤13 :观察到的组和预测概率图，受到瓮恭瞬宁垒的恐惧，棘假话被刺绣在三舟绣上，火匡芜揖亮静松叶杖猿犀彰胁淳logic 在“观察到的组和预测概率图”中，将1:the Cut Value is 0.5，这里是0.5作为截止值，预测概率大于0.5，表示客户的“违约”的概率比较大，小于0.5表示客户的“违约”概率比较小2 :从上图可以看出，预测分布的数值基本上是“左右两端”，在大于0.5的剪辑值中，大部分是“1”，大部分是“违约”的客户，(约230个违约客户)预测概率比较正确，在小于0.5的剪辑值中采访哪个陈荣命令我们寻找凶恶的醚族恐怖Logistic模型Logistic模型，因为软件生成了多个参数，所以我们不能逃避。 已经预测了顾客的“是否违约”，上面用颜色表示的部分PRE_1表示预测概