多元logistic回归分析spss

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利用 SPSS 进行Logistic 回归分析

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第 8 章 利用 SPSS 进行Logistic 回归分析

现实中的很多现象可以划分为两种可能,或者归结为两种状态,这两种状态分别用0

和1 表示。如果我们采用多个因素对0-1 表示的某种现象进行因果关系解释,就可能应用 到logistic 回归。Logistic 回归分为二值logistic 回归和多值logistic 回归两类。首先用实例讲

述二值logistic 回归,然后进一步说明多值logistic 回归。在阅读这部分内容之前,最好先看 看有关SPSS 软件操作技术的教科书。

§8.1 二值logistic 回归

8.1.1 数据准备和选项设置

我们研究 2005 年影响中国各地区城市化水平的经济地理因素。城市化水平用城镇人口 比重表征,影响因素包括人均GDP、第二产业产值比重、第三产业产值比重以及地理位置。 地理位置为名义变量,中国各地区被分别划分到三大地带:东部地带、中部地带和西部地带。 我们用各地区的地带分类代表地理位置。

第一步:整理原始数据。这些数据不妨录入Excel 中。数据整理内容包括两个方面:一 是对各地区按照三大地带的分类结果赋值,用0、1 表示,二是将城镇人口比重转换逻辑值, 变量名称为“城市化”。以各地区20

多元回归分析SPSS

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多元线性回归分析预测法

多元线性回归分析预测法(Multi factor line regression method,多元线性回归分析法)

目录 [隐藏] ? ? ? ? o 1 多元线性回归分析预测法概述 2 多元线性回归的计算模型[1] 3 多元线性回归模型的检验[1] 4 多元线性回归分析预测法案例分析 4.1 案例一:公路客货运输量多元线性回归预测方法探讨[2] ? ? 5 相关条目 6 参考文献 [编辑]

多元线性回归分析预测法概述

在市场的经济活动中,经常会遇到某一市场现象的发展和变化取决于几个影响因素的情况,也就是一个因变量和几个自变量有依存关系的情况。而且有时几个影响因素主次难以区分,或者有的因素虽属次要,但也不能略去其作用。例如,某一商品的销售量既与人口的增长变化有关,也与商品价格变化有关。这时采用一元回归分析预测法进行预测是难以奏效的,需要采用多元回归分析预测法。

多元回归分析预测法,是指通过对两上或两个以上的自变量与一个因变量的相关分析,建立预测模型进行预测的方法。当自变量与因变量之间存在线性关系时,称为多元线性回归分析。 [编辑]

多元线性回归的计算模型[1]

一元线性回归是一个主要影响因素作为

多元线性回归与logistic回归

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第十一章 多元线性回归与logistic回归

一、教学大纲要求

(一)掌握内容

1.多元线性回归分析的概念:多元线性回归、偏回归系数、残差。

2.多元线性回归的分析步骤:多元线性回归中偏回归系数及常数项的求法、多元线性回归的应用。

3.多元线性回归分析中的假设检验:建立假设、计算检验统计量、确定P值下结论。 4.logistic回归模型结构:模型结构、发病概率比数、比数比。 5.logistic回归参数估计方法。

6.logistic回归筛选自变量:似然比检验统计量的计算公式;筛选自变量的方法。 (二)熟悉内容

常用统计软件(SPSS及SAS)多元线性回归分析方法:数据准备、操作步骤与结果输出。

(三)了解内容

标准化偏回归系数的解释意义。

二、教学内容精要

(一) 多元线性回归分析的概念

将直线回归分析方法加以推广,用回归方程定量地刻画一个应变量Y与多个自变量X间的线形依存关系,称为多元线形回归(multiple linear regression),简称多元回归(multiple regression)

基本形式:

??b?bX?bX?????bX Y01122kk?为各自变量取某定值条件下应变量均数的估计值,X,X,…,X

如何用spss17.0进行二元和多元logistic回归分析

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如何用spss17.0进行二元和多元logistic回归分析

一、二元logistic回归分析

二元logistic回归分析的前提为因变量是可以转化为0、1的二分变量,如:死亡或者生存,男性或者女性,有或无,Yes或No,是或否的情况。

下面以医学中不同类型脑梗塞与年龄和性别之间的相互关系来进行二元logistic回归分析。

(一)数据准备和SPSS选项设置

第一步,原始数据的转化:如图1-1所示,其中脑梗塞可以分为ICAS、ECAS和NCAS三种,但现在我们仅考虑性别和年龄与ICAS的关系,因此将分组数据ICAS、ECAS和NCAS转化为1、0分类,是ICAS赋值为1,否赋值为0。年龄为数值变量,可直接输入到spss中,而性别需要转化为(1、0)分类变量输入到spss当中,假设男性为1,女性为0,但在后续分析中系统会将1,0置换(下面还会介绍),因此为方便期间我们这里先将男女赋值置换,即男性为“0”,女性为“1”。

图 1-1

第二步:打开“二值Logistic 回归分析”对话框:

沿着主菜单的“分析(Analyze)→回归(Regression)→二元logistic(Binary Logistic)”的路径(图1-2)打开二值Logis

SPSS—回归—多元线性回归结果分析(二)

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SPSS—回归—多元线性回归结果分析(二) 2011-10-27 14:44

,最近一直很忙,公司的潮起潮落,就好比人生的跌岩起伏,眼看着一步步走向衰弱,却无能为力,也许要学习“步步惊心”里面“四阿哥”的座右铭:“行到水穷处”,”坐看云起时“。

接着上一期的“多元线性回归解析”里面的内容,上一次,没有写结果分析,这次补上,结果分析如下所示: 结果分析1:

由于开始选择的是“逐步”法,逐步法是“向前”和“向后”的结合体,从结果可以看出,最先进入“线性回归模型”的是“price in thousands\ 建立了模型1,紧随其后的是“Wheelbase\ 建立了模型2,所以,模型中有此方法有个概率值,当小于等于0.05时,进入“线性回归模型”(最先进入模型的,相关性最强,关系最为密切)当大于等 0.1时,从“线性模型中”剔除

结果分析:

1:从“模型汇总”中可以看出,有两个模型,(模型1和模型2)从R2 拟合优度来看,模型2的拟合优度明显比模型1要好一些 (0.422>0.300)

2:从“Anova\可以看出“模型2”中的“回归平方和”为115.311,“残差平方和”为153.072,由于总平方和= 回归平方和+残差平方和,由于

利用SPSS进行logistic回归分析(二元、多项)

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线性回归是很重要的一种回归方法,但是线性回归只适用于因变量为连续型变量的情况,那如果因变量为分类变量呢?比方说我们想预测某个病人会不会痊愈,顾客会不会购买产品,等等,这时候我们就要用到logistic回归分析了。Logistic回归主要分为三类,一种是因变量为二分类得logistic回归,这种回归叫做二项logistic回归,一种是因变量为无序多分类得logistic回归,比如倾向于选择哪种产品,这种回归叫做多项logistic回归。还有一种是因变量为有序多分类的logistic回归,比如病重的程度是高,中,低呀等等,这种回归也叫累积logistic回归,或者序次logistic回归。 二值logistic回归:

选择分析——回归——二元logistic,打开主面板,因变量勾选你的二分类变量,这个没有什么疑问,然后看下边写着一个协变量。有没有很奇怪什么叫做协变量?在二元logistic回归里边可以认为协变量类似于自变量,或者就是自变量。把你的自变量选到协变量的框框里边。

细心的朋友会发现,在指向协变量的那个箭头下边,还有一个小小的按钮,标着a*b,这个按钮的作用是用来选择交互项的。我们知道,有时候两个变量合在一起会产生新的效应,比如年龄和结婚

SPSS与社会统计学逻辑回归分析Logistic课程

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SPSS与社会统计学逻辑回归分析Logistic课程作业二

[1]陈昱,陈银蓉,马文博. 基于Logistic模型的水库移民安置区居民土地流转意愿分析——四川、湖南、湖北移民安置区的调查[J]. 资源科学,2011,06:1178-1185. 一、变量赋值

1.被解释变量用0表示不愿意流转,1表示愿意流转,有意愿上的状态表示效果。

2.性别分别用1和2表示男女,男女不存在有没有状态的表征,所以用1、2赋值非常合适;它的预计影响方向为负,是基于学者张林秀、刘承芳等认为:由于农村男性外出打工的几率高于女性,女性更愿意在家耕种土地,这就可能导致女性不愿意转出土地的基础上设定的。 3.教育程度越高赋值越高,且预测影响为正,这个也是在文章前面定量分析的时候引用学者李实的观点说明赋值的理由。

4.职业类型中,兼业化程度越高赋值越高,且为正向。从家庭收入对农业收入的依赖性原理角度来看这个不难理解。

5.其它变量的赋值依据实际情况初步判断也不能理解其赋值的缘由。然而对于“是否为村干部”这一变量来看,预测的趋向是:是村干部则不愿意流转,前面的分析并没有说明为什么会是这样。虽然这知识一种预判,但是若能够给出预判的一丁点理由就更好了。 二、系数解读

1. 标准

上海房价影响因素SPSS多元线性回归分析

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上海房价影响因素的多元线性回归分析

1:研究目的和意义

我国房地产市场从20世纪90年代开始建立到如今已经颇具规模,对我国的经济增长产生了很大的影响,甚至成为了国民经济的支柱型产业。但是近年来,房价的飞速发展又不得不引起我们的重视,在促进经济增长的同时,带来的一系列结构性问题将对房地产行业的健康发展甚至国民经济的可持续发展带来影响。因此研究商品房价格的影响因素,有助于科学的把握房地产市场的发展规律,对整个国民经济都具有很大的意义。

2:研究内容和方法

本文主要以上海为中国房地产市场的代表城市进行分析,通过对1999年至2007年的相关经济数据整理建立起多元线性回归模型。

从理论上来讲,房价的波动主要受宏观经济影响,包括地区生产总值,城镇人均可支配收入,建设成本,城市人口密度,货币政策,土地价格以及房地产开发投资额等指标。这里主要选取商品房平均售价作为因变量,城镇人均可支配收入,城市人口密度,以及房地产开发投资额作为自变量来进行分析,通过多元回归方法来了解商品房价格的影响因素

3:多元回归模型的建立及数据分析 3.1:多元线性回归模型的建立

表一:上海1999~2007年相关经济数据

数据来源:上海统计年鉴 国研网整理

设定三个自变量指标分别为:城镇人均可支配

统计学教案习题11多元线性回归与logistic回归

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第十一章 多元线性回归与logistic回归

一、教学大纲要求

(一)掌握内容

1.多元线性回归分析的概念:多元线性回归、偏回归系数、残差。

2.多元线性回归的分析步骤:多元线性回归中偏回归系数及常数项的求法、多元线性回归的应用。 3.多元线性回归分析中的假设检验:建立假设、计算检验统计量、确定P值下结论。 4.logistic回归模型结构:模型结构、发病概率比数、比数比。 5.logistic回归参数估计方法。

6.logistic回归筛选自变量:似然比检验统计量的计算公式;筛选自变量的方法。

(二)熟悉内容 常用统计软件(SPSS及SAS)多元线性回归分析方法:数据准备、操作步骤与结果输出。 (三)了解内容 标准化偏回归系数的解释意义。

二、教学内容精要

(一) 多元线性回归分析的概念

将直线回归分析方法加以推广,用回归方程定量地刻画一个应变量Y与多个自变量X间的线形依存关系,称为多元线形回归(multiple linear regression),简称多元回归(multiple regression)

??b?bX?bX?????bX 基本形式:Y01122kk?为各自变量取某定值条件下应变量均数的估计值,X,X,…,X为自变量

Logistic回归分析报告结果解读分析

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Logistic回归分析报告结果解读分析

Logistic回归常用于分析二分类因变量(如存活和死亡、患病和未患病等)与多个自变量的关系。比较常用的情形是分析危险因素与是否发生某疾病相关联。例如,若探讨胃癌的危险因素,可以选择两组人群,一组是胃癌组,一组是非胃癌组,两组人群有不同的临床表现和生活方式等,因变量就为有或无胃癌,即“是”或“否”,为二分类变量,自变量包括年龄、性别、饮食习惯、是否幽门螺杆菌感染等。自变量既可以是连续变量,也可以为分类变量。通过Logistic回归分析,就可以大致了解胃癌的危险因素。

Logistic回归与多元线性回归有很多相同之处,但最大的区别就在于他们的因变量不同。多元线性回归的因变量为连续变量;Logistic回归的因变量为二分类变量或多分类变量,但二分类变量更常用,也更加容易解释。

1.Logistic回归的用法

一般而言,Logistic回归有两大用途,首先是寻找危险因素,如上文的例子,找出与胃癌相关的危险因素;其次是用于预测,我们可以根据建立的Logistic回归模型,预测在不同的自变量情况下,发生某病或某种情况的概率(包括风险评分的建立)。

2.用Logistic回归估计危险度

所谓相对危险度(risk