帮忙做一个二元线性logistic回归模型的数据计算,有具体的表格数据数据入图所示帮忙把公式中的过程写出来,这里不能写公式,截图也行的
来源：学生作业帮助网 编辑：六六作业网 时间：2025/02/04 00:28:07
帮忙做一个二元线性logistic回归模型的数据计算,有具体的表格数据数据入图所示帮忙把公式中的过程写出来,这里不能写公式,截图也行的
帮忙做一个二元线性logistic回归模型的数据计算,有具体的表格数据
数据入图所示
帮忙把公式中的过程写出来,这里不能写公式,截图也行的
帮忙做一个二元线性logistic回归模型的数据计算,有具体的表格数据数据入图所示帮忙把公式中的过程写出来,这里不能写公式,截图也行的
额,本来看到这个问题很久,不想冒泡,因为做这种东西没有技术含量.
但是出来冒泡的原因是：楼上的不要误导人,这么多变量还是线性回归?你是学统计的吗?何况不可能没有多重共线问题的.
自己的建议：使用因子分析或者主成分分析,找出影响Y的关键因素,建立由主成分因分子构成的多元回归模型.想分别求出每种变量对Y的影响那是不可能也不现实的.除非你13种变量完全不存在共性,异方差,或者滞后问题.
不管做的,这种东西死麻烦还没技术含量.thank
如果要弄清楚原理，可以看格林或平狄克的计量经济学，上面有比较详细的讲解。另外，向你推荐一本不错的书：王济川、郭志刚，Logistic回归模型——方法与应用，北京：高等教育出版社，2001。浏览一下这三本书的相关内容，你基本上可以弄清楚概率估计模型，至于网上有没有电子版的书我就不太清楚了。这里，我可以先简单的回答你这个问题。
首先，通常人们将“Logistic回归”、“Logistic模型...
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如果要弄清楚原理，可以看格林或平狄克的计量经济学，上面有比较详细的讲解。另外，向你推荐一本不错的书：王济川、郭志刚，Logistic回归模型——方法与应用，北京：高等教育出版社，2001。浏览一下这三本书的相关内容，你基本上可以弄清楚概率估计模型，至于网上有没有电子版的书我就不太清楚了。这里，我可以先简单的回答你这个问题。
首先，通常人们将“Logistic回归”、“Logistic模型”、“Logistic回归模型”及“Logit模型”的称谓相互通用，来指同一个模型，唯一的区别是形式有所不同：logistic回归是直接估计概率，而logit模型对概率做了Logit转换。不过，SPSS软件好像将以分类自变量构成的模型称为Logit模型，而将既有分类自变量又有连续自变量的模型称为Logistic回归模型。至于是二元还是多元，关键是看因变量类别的多少，多元是二元的扩展。
其次，当因变量是名义变量时，Logit和Probit没有本质的区别，一般情况下可以换用。区别在于采用的分布函数不同，前者假设随机变量服从逻辑概率分布，而后者假设随机变量服从正态分布。其实，这两种分布函数的公式很相似，函数值相差也并不大，唯一的区别在于逻辑概率分布函数的尾巴比正态分布粗一些。但是，如果因变量是序次变量，回归时只能用有序Probit模型。有序Probit可以看作是Probit的扩展
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建议你去一些专业的环保网站查询，或者去一些具体部门咨询。这些问题一般资料都比较难收集。只有专业性的部门和机构才有~~