菜鸟的数学建模之路（五）：Logistic模型

List item 关于二元Logistic的使用 对问题的分析 使用Logistic模型前，研究者需判断是否满足以下七个研究假设： 假设1：因变量即结局是二分类变量。 假设2：有至少1个自变量，自变量可以是连续变量，也可以是分类变量。 假设3：每条观测间相互独立。分类变量（包括因变量和自变量）的分类必须全面且每一个分类间互斥。 假设4：最小样本量要求为自变量数目的15倍，也有一些研究者认为样本量应达到自变量数目的50倍 假设5：连续的自变量与因变量的logit转换值之间存在线性关系。 假设6：自变量间不存在共线性。 假设7：没有明显的离群点、杠杆点和强影响点。 对假设的判断： 假设1-4：取决于研究设计和数据类型，如果不满足则需要更换统计方法。后3个假设则依赖于二分类Logistic回归是否适用于数据。 假设5： 连续的自变量与因变量的对数间存在线性关系。 二分类Logistic回归分析的结果有两个目的： ①观察自变量对因变量的影响是否有统计学意义； ②观察二分类Logistic回归模型预测因变量的效果。这两个目的可以通过下面的各部分结果反映。 参考连接：http://dy.163.com/v2/article/detail/CRJ8PJ5E0514AGEL.html

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