Logistic模型及建模流程概述.doc
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2021-10-11
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Logistic 模型与建模流程概述
1. Logistic 模型介绍
1.1 问题的提出
在商业与金融领域中，存在这么一类问题，问题中需要被解释的目标量通常可以用
YES 或者 NO 两种取值来表示，如：
卖出了商品为 YES，未卖出商品为 NO；
顾客对超市的本次宣传活动做了响应为 YES，没有任何响应为 NO；
信用卡持卡人本月逾期付款为 YES，按时还款了为 NO；
等等；
对于这类问题的分析，我们不可以采用标准的线性回归对其进展建模分析，是因为
目标变量的二元分布违背了线性回归的重要假设
模型的目标是给出一个〔0，1〕之间的概率，而标准的线性回归模型产生的值是
在这个围之外
1.2 Logistic 模型
对于上述问题，我们提出了 logistic 模型：
Logistic 模型可以保证：
值在- ¥和+ ¥之间；
估计出来的概率值在 0 和 1 之间；
与事件 odds〔 〕直接相关；
可以很好地将问题转化为数学问题，并且模型结果容易解释；
1.3 Logistics 回归的假设
概率是自变量的 logistics 函数
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xxiang85
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