SPSS二项Logistic回归ppt课件.ppt

SPSS二项Logistic回归ppt课件 SPSS二项Logistic回归是一种广泛应用于数据分析和预测的统计方法。该方法适用于解释变量为0/1二值品质变量的回归分析，例如消费行为的预测。 Logistic回归模型可以根据性别、年龄、收入等变量来预测消费行为的概率。 在 Logistic 回归分析中，需要将品质变量转化为虚拟变量，以便参与回归分析。虚拟变量的设置是将品质变量的各个类别分别以0/1二值变量的形式重新编码，1表示属于该类，0表示不属于该类。例如，性别可以设置变量x1表示‘是否男’，取1表示男，取0表示非男即‘女’，此时‘女’类作为参照类。 在 SPSS 中，进行 Logistic 回归分析可以选择不同的筛选策略，包括 Enter、Forward、Backward 等。其中，Enter 策略表示解释变量全部强行进入模型；Forward 策略表示向前筛选变量且变量进入模型的依据是比分检验统计量；Backward 策略表示向后筛选变量且变量剔除出模型的依据是条件参数估计原则下的似然率卡方。 在 Logistic 回归分析中，需要对被解释变量的实际值和预测分类值进行比较，输出Hosmer-Lemeshow拟合优度指标。同时，需要输出各样本数据的非标准化残差和标准化残差等指标，输出风险比默认95%的置信区间。 在模型建立过程中，每一步的结果都需要输出，指定解释变量进入或剔除出模型的显著性水平。设置概率分界值，预测概率值大于0.5时认为被解释变量的分类预测值为1，小于0.5时认为分类预测值为0。 在残差分析中，需要对被解释变量y中的异常值进行探测，使用3σ准则认为标准化残差绝对值大于3对应的观察值为异常值。同时，需要使用学生化残差和杠杆值来判断异常值和强影响点。 SPSS二项Logistic回归ppt课件提供了一个系统的 Logistic 回归分析方法，可以帮助用户快速地进行数据分析和预测。但需要用户具备一定的统计学基础和数据分析经验，以便正确地应用 Logistic 回归模型。