r语言二元logistic回归案例

logistic模型方法的运用分析

一． 《基于logistic模型的失地农民土地征收意愿影响因素研究。》

1. 构建模型：，文中因变量的量化取值，当农户愿意土地被征收时，取值1，当农户不愿意

土地被征收时，取值0。

2. 变量描述及赋值：采用李克特5分量表法进行赋值，对与征地意愿有正向作用的因素从

非常同意到非常不同意分别赋值5、4、3、2、1，对负向作用的因素从非常同意到非常不同意分别赋值1、2、3、4、5；而家庭人口特征和区位特征则采取实际量化值。

3.结果分析： 3.1模型检验

模型系数检验：似然比卡方检验的观测值48.460，概率p值为0.000，小于0.05，说明模型整体显著。

-2对数似然值检验：-2倍的对数似然函数值为105.111，说明模型拟合度较理。 R Square检验：Ｒ方值越大模型越优。NagelkerkeR2值为0.384，说明模型拟合度较好。 Ｏverall Percentage : 观察Ｏverall Percentage值，如果为92.4%，说明回归后模型总预测正确率为92.4%，与步骤0的90.8%比，提高1.6%，说明模型预测效果较理想。 变量的显著性检验：显著性水平的值代表变量对模型显著影响的大小。

是x1

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

写在前面的废话

2014，又到了新的一年，首先祝大家新年快乐，也感谢那些关注我的博客的人。

现在想想数据挖掘课程都是去年的事了，一直预告着，盘算着年内完工的分类算法也拖了一年了。

本来打算去年就完成分类算法，如果有人看的话也顺带提提关联分析，聚类神马的，

可是，

。

借着新年新气象的借口来补完这一系列的文章，

可是，这明明就是在发

。

尽管这个是预告里的最后一篇，但是我也没打算把这个分类算法就这么完结。尽管每一篇都很浅显，每个算法

都是浅尝辄止的，在deep learning那么火的今天，掌握这些东西算起来屌丝得不能再屌丝了。考虑到一致性

与完备性，最后补上两篇一样naive的：组合方法提高分类效率、几种分类方法的绩效讨论。希望读到的人喜欢。

算法六：logistic回归

由于我们在前面已经讨论过了神经网络的分类问题(参见《R语言与机器学习学习笔记(分类算法)(5)》

)，如今再从最优化的角度来讨论logistic回归就显得有些不合适了。Logistic回归问题的最优化问题可以表述为：

寻找一个非线性函数sigmoid的最佳拟合参数，求解过程可使用最优化算法完成。它可以看做是用sigmoid函数作为 二阈值分类

回归分析在供电标煤耗与热电比关系分析中的应用

张 祥

[摘 要] 本文根据东台公司供电标煤耗与热电比的对应数据资料，将供电标煤耗与热电比之间的变动关系加以模型化，找出回归方程，尝试用回归分析的方法对供电标煤耗与热电比的数据进行预测，为经济运行和拟定三号机炉的方案提供决策参考依据。

[关键词] 回归分析 供电标煤耗 热电比

回归分析是收集两个或多个变量的大量观测数据，建立变量间的数学模型（统计规律），利用此模型公式解决预测和控制问题。

本文以东台苏中环保热电有限公司的供电标煤耗与热电比为例，说明一元线性回归分析在供电标煤耗与热电比关系分析中的应用。

一、回归方程的建立

设试验指标为y，因素为x，倘若x与y之间存在线性关系，则有： y＝α＋βx , α，β为未知参数

根据试验结果｛(xi,yi)=1,2,…,n｝求α，β的估计值。 令θ＝?[ yi-（a+bxi）]2

i?1nθ为残差平方和。据θ（a,b）＝min，求a,b 。 显然，a,b满足方程组

???a???b?0 ?0

解得

a＝y－bx b＝

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lxylxx

其中

lxx＝?（xi－x）＝?i?1i?1n2

n1xi2－

n(?x

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

中国税收增长的分析 一、研究的目的要求 改革开放以来，随着经济体制的改革深化和经济的快速增长，中国的财政收支状况发生了很大的变化，中央和地方的税收收入1978年为519.28亿元到2002年已增长到17636.45亿元25年间增长了33倍。为了研究中国税收收入增长的主要原因，分析中央和地方税收收入的增长规律，预测中国税收未来的增长趋势，需要建立计量经济学模型。 影响中国税收收入增长的因素很多，但据分析主要的因素可能有：（1）从宏观经济看，经济整体增长是税收增长的基本源泉。（2）公共财政的需求，税收收入是财政的主体，社会经济的发展和社会保障的完善等都对公共财政提出要求，因此对预算指出所表现的公共财政的需求对当年的税收收入可能有一定的影响。（3）物价水平。我国的税制结构以流转税为主，以现行价格计算的DGP等指标和和经营者收入水平都与物价水平有关。（4）税收政策因素。我国自1978年以来经历了两次大的税制改革，一次是1984—1985年的国有企业利改税，另一次是1994年的全国范围内的新税制改革。税制改革对税收会产生影响，特别是1985年税收陡增215.42%。但是第二次税制改革对税收的增长速度的影响不是非常大。因此可以从以上几个方面，分析各种因素

Logistic回归模型

1 Logistic回归模型的基本知识 1.1 Logistic模型简介

主要应用在研究某些现象发生的概率p，比如股票涨还是跌，公司成功或失败的概率，以及讨论概率

p与那些因素有关。显然作为概率值，一定有0?p?1，因此很难用线性模型描述概率p与自变量的关

系，另外如果p接近两个极端值，此时一般方法难以较好地反映p的微小变化。为此在构建p与自变量关系的模型时，变换一下思路，不直接研究p，而是研究p的一个严格单调函数G(p)，并要求G(p)在p接近两端值时对其微小变化很敏感。于是Logit变换被提出来：

Logit(p)?lnp1?p （1）

其中当p从0?1时，Logit(p)从?????，这个变化范围在模型数据处理上带来很大的方便，

解决了上述面临的难题。另外从函数的变形可得如下等价的公式：

Logit(p)?lnp1?p??XT?p?e?TXT1?e? （2）

X 模型(2)的基本要求是，因变量是个二元变量，仅取0或1两个值，而因变量取1的概率P(y?1|X)T就是模型要研究的对象。而X?(1,x1,x2,?,xk)，其中xi表示影响y

COX回归与logistic回归区别

logistic回归，与线性回归并成为两大回归，应用范围一点不亚于线性回归，甚至有青出于蓝之势。因为logistic回归太好用了，而且太有实际意义了。解释起来直接就可以说，如果具有某个危险因素，发病风险增加2.3倍，听起来多么地让人通俗易懂。线性回归相比之下其实际意义就弱了。logistic回归与线性回归恰好相反，因变量一定要是分类变量，不可能是连续变量。分类变量既可以是二分类，也可以是多分类，多分类中既可以是有序，也可以是无序。二分类logistic回归有时候根据研究目的又分为条件logistic回归和非条件logistic回归。条件logistic回归用于配对资料的分析，非条件logistic回归用于非配对资料的分析，也就是直接随机抽样的资料。无序多分类logistic回归有时候也成为多项logit模型，有序logistic回归有时也称为累积比数logit模型。

cox回归，cox回归的因变量就有些特殊，因为他的因变量必须同时有2个，一个代表状态，必须是分类变量，一个代表时间，应该是连续变量。只有同时具有这两个变量，才能用cox回归分析。cox回归主要用于生存资料的分析，生存资料至少有两个结局变量，

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

Logistic回归分析模型

2016-10-24

1各位老师，同学们大家上午好：非常感谢大家抽出宝贵的时间来

参加沙龙，感谢我的导师对沙龙内容及PPT制作过程中的悉心指导，今天和大家一起分享的是在课题中用到的一种统计学分析方法，Logistic回归分析。

2这是CNKI学术搜索给出的近年来Logistic回归分析方法的学术关注度，由此可见，Logistic回归分析方法在当前学术研究中应用比较广泛、流行，关注度比较高，是进行科研数据分析不可缺少的利器。 3下面我将分以下几个部分对回归模型做详细的介绍： 1.Logistic回归的基本概念与原理；2.Logistic回归的应用范畴；3.Logistic回归的类型及实例分析；这是本次沙龙的重点部分。4.应用Logistic回归的注意事项；5.小结与答疑。

4首先来了解一下Logistic回归模型的基本概念与原理：Logistic 回归又称「Logistic 回归分析」，是一种「概率型非线性回归」，主要用于危险因素分析以及预后评估等方面，是目前流行病学和医学中最常用的分析方法之一。近年来已逐渐成为发表高质量 SCI 论文必不可少的重要统计学分析利器。 Logistic 回归本质上