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stata logistic回归 怎么看发生比率
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第1个回答 2022-04-06
带入图形即可。
一般的线性回归分析将无法准确刻画变量之间的因果关系,需要用其他的回归分析方法来进行拟合模型。Stata的二项分类Logistic回归是一种简便的处理二分类因变量问题的分析方法。
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(3)对一般
Logistic
模型系数的解释
答:
logistic回归
的结果一般用
发生
比 odds 来解释。Logistic 模型的一般形式是:logit(p) = α+β1*X1+β2*X2+β3*X3+...+βk*Xk,描述了Y的对数发生比随X的取值变化而变化。这与传统的线性回归模型的形式很像,但是又存在着重要的差别。直观地理解这种差异:将两种模型都视为广义线性模型的特殊形...
如何看logistic
的
回归
结果
答:
首要的条件应该是需要看一下自变量与因变量之间是什么样的一种关系。多重线性回归中,要求自变量与因变量符合线性关系。而
logistic回归
则不同,它要求的是自变量与logit(y)符合线性关系,所谓logit实际上就是ln(P/1-P)。也就是说,自变量应与ln(P/1-P)呈线性关系。当然,这种情形主要针对多分类...
logistic回归
结果
怎么看
答:
同理 x14(2)对应的exp(β)=0.694 表示基本满意的人群中考研
比率
是 不满意人群中考研比例的0.694倍,说明基本满意的人考研的可能性也低于不满意的人的考研可能性。而x14(1)比x14(2)相比较 来看,从上面可以大致看出 满意的考研可能性比基本满意的考研可能性要低一些,但是要定量低多少的...
用spss17.0做
logistic回归
分析输出结果
怎么
解读 Variables in the...
答:
回归分析的结果 看你需要用哪些 如果需要构建回归方程 或者看哪些因素对因变量的影响大或明显 ,
就看B的值以及 sig检验是否小于0.05就可以了
如果要看自变量的风险率,就需要看 exp(B),这个的意思就是说随着该自变量的增加或者减少,风险比率相应的增加或者减少的倍数 ...
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