logistic回归,有三个因变量,分别对应其自变量,三个因变量已知有相互作用影响,请问这种情况可以用回归分析吗?如果可

SUNCARE2022-10-04 11:39:541条回答

logistic回归,有三个因变量,分别对应其自变量,三个因变量已知有相互作用影响,请问这种情况可以用回归分析吗?如果可以,自变量应该如何设,是一个的自变量加上其他两个的自变量吗?

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skywalter123 共回答了18个问题 | 采纳率94.4%: 所有的回归分析都只能允许有一个因变量,不管是线性回归还是非线性回归、logistic回归,都一样
如果你要做logistic回归那就只能分开对每个因变量做
所以不知道是不是你确定的方法有问题,根据你说的因变量之间又有相互作用,可以试试用结构方程模型来做; 1年前

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请问当自变量与因变量都是虚拟变量时,能做回归分析么?logistic回归中的因变量为什么要设成LNp/1-p形式 kuwazhi1年前1: kappa-bj 共回答了14个问题 | 采纳率92.9%

能做回归 .
设成LNp/1-p形式因为 p的范围是0--1,不能做回归,设成LNp/1-p形式负无穷到正无穷.就可以了.

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求大神看stata做出的logistic回归结果 求大神看stata做出的logistic回归结果 Prob>chi2=0.Log likelihood=-85什么意思?模型显著吗?怎么看有没有异方差?需要稳健回归吗?各个变量是不是x1,x3,x5,x6,x7,x9都很显著? 用的是截面数据 zhouyan824271年前1: 噤蝉共回答了21个问题 | 采纳率95.2%

LR chi2是likelihood 统计量,它小于P值的概率是0,因此拒绝原假设：所有变量前的参数为零.（它其实相当于是参数联合显著性检验的F检验）因此,所有系数的联合中至少有一个显著不为零,模型是显著的.log likelihood是对数似然函数值,它是最大似然估量,跟你这里没有关系.异方差性在logit模型当中是无法避免的问题,可以证明方差为1/NP(1-P),所以你如果要符合标准的做必须用WLS,加权最小二乘法,一般很少有人在文献里会去用罢了因为繁琐.直接用怀特稳健估计就行.x1等变量都比较显著.

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把196个根据你们制定的标准,分为1和2,也就是全用1和2来表示.然后输进去,其他的都作为自变量.也都是按1和2两类来分.
SPSS设计的不太人性化,挺简单的问题,弄的很复杂.
网上有个中文教程,是PDF版的.还可以,照着葫芦化瓢也画出来了.
回归分析,你就得有两种情况,都得输入,如果只输入一种,那成直线了,如果你想把三个目录分开,应该把它也作为一个自变量来看待.
我对你所说的东西不太懂,反正思路是这样的

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关于二元logistic回归,为什么我的结果没有出来categorical variables codings,我用的是 关于二元logistic回归,为什么我的结果没有出来categorical variables codings,我用的是spss 19.0 liang3001年前1: 夏森共回答了20个问题 | 采纳率100%

因为你只在二元logistic回归主界面的Covariates（协变量）选入了变量,此时所有被选入的变量都被认为是（定量）协变量,只有再继续点击主界面的categorical按钮,然后再将属于分类变量的变量选入categorical Covariates框内,才能在结果表格里看到categorical variables codings.

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你把交互项放进去不就自然出来了··········

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有38个***的从1962-2011年的20个自变量,因变量是***的金融体系（是虚拟变量,0为银行主导型,1为市场主导型）,想要探究哪些因素会影响金融体系的形成,并比较影响程度的大小,现在有2中方法：一是利用eviews处理面板数据,根据回归系数大小判断影响程度,二是忽略***,直接转为2维,用2元logistic回归来做（因为因变量是虚拟变量）,第二种好像方便些,但不知道可不可以?求助大神啊,谢谢!

yuwenjun1881年前1: GreatestCode 共回答了13个问题 | 采纳率100%

逐个进行分析,确定相关性最好的.具体的分析方法,一个是机理分析,从内部探讨原因,二是数量分析,通过回归等方法加以确定....

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多元Logistic回归是什么意思? 爱得ll眼1年前1: kigscqb 共回答了22个问题 | 采纳率95.5%

多元Logistic回归,就是自变量在两个以上,因变量的取值范围不受限制的Logistic回归.都是用统计样本来寻找因变量和自变量之间函数关系的一个统计方法.
多元Logistic回归属于多元回归中的一种,只是它的数学关系属于非线性的,能更好的反应非线性变量之间的关系.

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因变量是二分类变量,自变量是二分类变量和连续型定量变量,用logistic回归分析在spss17.0中如何操作 zhoujingmaxis1年前1: lio1 共回答了17个问题 | 采纳率94.1%

使用二分类的logistic回归分析
因变量移入相应对话框
自变量中的分类变量移入相应的类别对话框,连续性自变量移入协变量对话框
其他默认就可以了
其实操作是很简单的,但是结果解释就比较难

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logistic回归中的自变量解释 logistic回归中的自变量解释 如果一个自变量在“Variables in the Equation”输出的显著性框中显著,而在“Variables not in the Equation”输出的显著性框中不显著,这样的自变量怎么处理?如果反过来呢,又该怎么处理, 开心地笑1年前1: 度日如年共回答了14个问题 | 采纳率100%

这个问题可以这样回答,自变量在两个显著性框中的显著性不一样,或者说在一个里面显著,在另一个不显著,这样的可以不解释.

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二项logistic回归分析是不是对数据要求很严格?如果不是正态分布我还能做二项回归么 zts1y1年前1: 无语含嫣共回答了15个问题 | 采纳率86.7%

可以的,logistic回归分析和一般通过最小二乘法拟合的回归分析不一样,对变量总体分布和方差没有要求.它是通过极大似然估计来拟合的

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Analyze->Regression->Multinomial logistic,自变量（Factors）、因变量放好,再设置一下就OK.
logistic回归只是针对因变量是分类变量,对自变量是哪种类型并没有规定

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用spss17.0做logistic回归分析输出结果怎么解读 Variables in the Equation B S 用spss17.0做logistic回归分析输出结果怎么解读 Variables in the Equation B S.E.Wald df Sig.Exp(B) S zengfanqiu11年前1: zj922 共回答了12个问题 | 采纳率91.7%

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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Logistic回归分析结果表中的英文字母是什么意思? Logistic回归分析结果表中的英文字母是什么意思? 如题,补充下SPSS输入结果表格: Variables in the Equation B S.E.Wald df Sig.Exp(B) a .197 .687 .082 1 .774 1.218 b .445 .639 .484 1 .486 1.560 d -.134 .212 .401 1 .527 .874 a by b -.753 .942 .639 1 .424 .471 b by d .375 .302 1.545 1 .214 1.455 a by d .956 .350 7.455 1 .006 2.600 a by b by d-1.336 .464 8.290 1 .004 .263 Constant -.336 .452 .552 1 .457 .715 也就是B S.E.Wald df Sig.Exp(B) 我的论文需要标出来, jacesj1年前1: 暗号123 共回答了14个问题 | 采纳率85.7%

系数值（B）标准误（S.E.）卡方值（Wald）自由度（df）
P值（Sig.） OR值Exp(B)
常数（Constant）

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logistic回归是不是要求自变量符合正态分布? 朱三锋1年前1: reve002 共回答了13个问题 | 采纳率84.6%

logistic 回归对自变量类型一般不做规定,但它要求自变量与logit p之间应符合线性关系.当自变量为分类变量时,可不必考虑线性关系,但当自变量为连续型变量时,则需要检验二者之间的线性关系是否成立.如果不成立,应进行相应的变量变换,如对数变换、指数变换、多项式变换等,使其以恰当的形式进入方程.
严格说来,应用logistic 回归之前必须先检验自变量与logit p之间是否具有线性关系,因为如果二者之间的关系是非线性的,参数估计将发生偏差,从而导致结果的不准确以及结论的不可靠.
引自：本人发表在中华流行病学杂志上的一篇文章

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