logistic回歸模型，一般用幾個(gè)指標(biāo)？它們是二項(xiàng)logistic回歸、無(wú)序logistic回歸和有序logistic回歸。二項(xiàng)logistic回歸因變量是兩個(gè)結(jié)果的二元變量，如wing=1，not

logistic回歸模型，一般用幾個(gè)指標(biāo)？

它們是二項(xiàng)logistic回歸、無(wú)序logistic回歸和有序logistic回歸。

二項(xiàng)logistic回歸

因變量是兩個(gè)結(jié)果的二元變量，如wing=1，not wing=0；

自變量可以是分類變量或連續(xù)變量；

正樣本量n要求至少是自變量個(gè)數(shù)的10倍；

無(wú)序多分類logistic回歸

因變量為無(wú)序多分類變量，如獲取健康知識(shí)（傳統(tǒng)媒體=1，網(wǎng)絡(luò)=2），社區(qū)宣傳=3）；

自變量可為分類變量或連續(xù)變量；

也可用于因變量為有序多分類變量但不滿足平行試驗(yàn)條件的數(shù)據(jù)；

原理：用因變量各階（參考階除外）與參考階之比的自然對(duì)數(shù)建立模型方程；

有序多分類logistic回歸

因變量它是有序多分類變量，如疾病的嚴(yán)重程度（輕度=1，中度=2，重度=3）；

自變量可以是分類變量或連續(xù)變量；

原理：因變量的多重分類依次劃分為多重二元logistic回歸；

怎樣使用logistic回歸模型？

logistic回歸模型主要用于預(yù)測(cè)事件受多因素影響的概率。它是普通多元線性回歸模型的進(jìn)一步推廣，logistic模型是一個(gè)非線性模型。

例如，我們使用多元線性回歸模型和logistic模型來(lái)評(píng)估土地利用。

假設(shè)影響耕地的因素為海拔、土壤類型、當(dāng)?shù)厝丝诤虶DP總量。以上述四個(gè)因素為自變量，一塊土地是否為耕地的概率為p，p為因變量。

然后，根據(jù)現(xiàn)有的樣本數(shù)據(jù)，計(jì)算logistic模型的系數(shù)。一般采用極大似然法與牛頓-拉夫遜法相結(jié)合的方法求解系數(shù)，得到F（P）=g（海拔、土壤、人口、GDP）的回歸函數(shù)，即logistic模型。然后將全區(qū)數(shù)據(jù)代入上述公式，計(jì)算出各地是否為耕地的概率，為土地利用評(píng)價(jià)提供科學(xué)依據(jù)。

我希望我的回答能讓你滿意。我以前在這個(gè)領(lǐng)域做過(guò)研究。

Logistic回歸模型中常數(shù)項(xiàng)是負(fù)的有問(wèn)題嗎？

B值是指回歸系數(shù)和截距（常數(shù)項(xiàng)），可以為負(fù)（負(fù)相關(guān)時(shí)出現(xiàn)負(fù)回歸系數(shù)）；或者是指定義的比率（奇數(shù)比率），其值范圍為0到正無(wú)窮大，不能為負(fù)；Wald是卡方值，等于B的平方值除以它的標(biāo)準(zhǔn)誤差（S.E.），所以它不能為負(fù)。Wald用于測(cè)試b值是否等于0。如果b值等于0，則相應(yīng)的or[exp（b）]為1，表明兩組之間沒(méi)有顯著性差異。或者是B值的反自然對(duì)數(shù)。Wald值越大，b值等于0的可能性越小。