Logistic回归分析.ppt

2023/11/8,1,庄文忠 副教授世新大学行政管理学系,Logistic回归分析,2023/11/8,2,课程大纲,Logistic回归分析的意涵模型好坏的判断回归系数的解释二元Logistic回归分析多项式Logistic回归分析,2023/11/8,3,Logistic回归分析的意涵,在线性回归模型中，自变量可以是数字变量或类别变量(利用虚拟变量处理)，但依变量必须是数字变量，否则便会严重违反连续测量的假设。但在现实世界中，经常有许多现象是属于二分类，因此，当Y是二分类，X是数字数据时，便有人想到探讨Y=0和Y=1的机率。Logistic function,2023/11/8,4,Logistic回归分析的意涵,事件的机率事件的胜算比(odds),logit form,X,2023/11/8,5,Logistic回归分析的意涵,当有k个自变数时，,2023/11/8,6,模型好坏的判断,Pearson 2若logistic回归模型中的自变量都是类别数据时，则可以利用Pearson 2的概念来检定模型是否显著。离差(deviance)：透过比较设计模型的最大概似值()和饱和模型的最大概似值()之间的差异，即可了解设计模型的好坏 df=类别组合数-模型内的系数数目(包括截距在内),2023/11/8,7,模型好坏的判断,Hosmer&Lemeshow检定：检定资料的分布是否符合logistic function的形式，亦即模型的配适度。类判定系数(analogous R2)正确判断率,2023/11/8,8,Logistic回归系数的解释,B值系数若是正值且达到统计上显著，即表示在控制其他自变量的条件下，对数发生比(log odds)对应自变量值增加而增加；反之，系数若是负值且达到统计上显著，即表示在控制其他自变量的条件下，对数发生比对应自变量值增加而减少。若系数在统计上不显著的话，即表示自变量的作用在统计上与0无差异。Wald检定单变数的Wald统计量为自由度等于1的渐近2分布。胜算比(odds)odds大于1是表示事件发生的可能性会提高，或者说自变量对事件机率有正的作用；odds小于1是表示事件发生的可能性会降低，或者说自变量对事件机率有负的作用，odds等于1是表示自变量对事件机率无作用。,2023/11/8,9,二元logistic回归分析,2023/11/8,10,类别变量与储存的设定,2023/11/8,11,选项的设定,2023/11/8,12,分析结果摘要,2023/11/8,13,2023/11/8,14,2023/11/8,15,2023/11/8,16,预测机率与类别,2023/11/8,17,依变量的重新编码,2023/11/8,18,2023/11/8,19,多项式logistic回归分析,2023/11/8,20,模型与选项的设定,2023/11/8,21,分析结果摘要,2023/11/8,22,2023/11/8,23,2023/11/8,24,操作练习&提问时间,2023/11/8,25,作业：,自数据文件中选取(或重新编码)一个二分类的依变数，利用三个以上自变数(类别或数字均可)进行二元Logistic回归分析，并解释分析结果。选取(或重新编码)一个三分类的依变数，利用三个以上自变数(类别或数字均可)进行多项式Logistic回归分析，并解释分析结果。,