logistic回归分析优点_如何做有序Logistic回归？结果如何解读？

最新推荐文章于 2023-03-29 10:08:17 发布

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文章标签： logistic回归分析优点 logit回归模型向前logistic回归与向后筛选出一样的变量回归模型中截距项的意义有序logistic回归可视化

本文探讨了在定类数据影响分析中，如何使用有序Logistic回归。介绍了模型的哑变量处理、平行性检验的重要性以及在幸福度影响因素分析中的应用案例。通过平行性检验和似然比检验验证模型的有效性，并解析了回归结果，揭示了年收入、学历和年龄对幸福水平的显著影响。

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如果研究X对于Y的影响，Y为定量数据则可以使用线性回归分析。如果Y是定类数据，此时则需要使用logistic回归分析。Logit回归共分为三种，分别是二元Logistic回归、多分类Logistic回归，有序Logistic回归（也称Oridinal回归），此三个方法的区别在于因变量Y的数据类型。如下表：

Logistics回归分类

哑变量问题

有序logistics回归中，X可以为定量数据，也可以是定类数据。但如果定类数据纳入模型，需要先将其设为哑变量。

SPSSAU-哑变量设置

平行性检验

即检验自变量各取值水平对因变量的影响在各个回归方程中是否相同。平行性检验的原假设为模型满足平行性，因而如果P值大于0.05则说明模型

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