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逻辑斯谛模型回归分析因变量值大于二怎么办

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带受控变量的二进制逻辑-4/如何制作带受控变量的二进制逻辑-4/:只有表1这样的数据不能制作多因子logit，只能制作单因子logit 。SPSS Binary logistics回归结果分析Logistic 回归:主要用于因变量分类变量的分析(如疾病缓解或未缓解，评价中的好、中、差) 。
【逻辑斯谛模型回归分析因变量值大于二怎么办】
1、...拟合度显著性0.05,是 模型不适合吗?什么原因?怎么改进?谢谢!!!你的老师不希望你报告NagelkerkeR Square或2Loglikelihood的值是正确的 。线性拟合指数(r平方)logistic回归模型Kindness不适用 。Logistic 回归，你要重点关注拟合优度指数模型 。当其SIG值(P值)大于0.05(最好大于0.1)时 ， Hosmer和Lemeshow检验的结果是可接受的 。业务:logistics回归主界面 ， 点击“选项”按钮，然后选择leme show Hosmers kind fitting statistics(记得最后点击确定) 。

2、Logistic 回归分析指标重要程度的主要过程是什么?Logistic 回归:其实属于判别分析，因为判别效率差 ， 所以不常用 。1.适用范围:①适合流行病学资料的危险因素分析②实验室内药物的量效关系③临床试验的评价④疾病预后因素分析2 。logistic/ -4/:①根据因变量-1/的数据类型分类:两种分类和多种分类，其中两种评分更常用②根据研究方法分类:条件Logistic回归无条件Logistic回归二者针对不同的数据类型，后者针对分组研究，前者针对配对或相容性研究 。

被观察的对象是相互独立的；② Logiptp与自变量呈线性关系；③样本量 。经验值在每个病例对照中大于50例或510次为自变量(10次为宜) 。但随着统计技术和软件的发展 ， 在样本量较小或不可能进行似然估计的情况下，可以使用精确的logistic 回归分析 。这时候就要求分析变量不能太多，变量分类不能太多 。④使用logistic 回归分析队列数据时，观察时间应相同 ， 否则要考虑观察时间的影响(建议使用Poisson 回归进行分析) 。

3、SPSS二元logistics 回归结果分析Logistic 回归:主要用于因变量分类变量的分析(如疾病缓解或未缓解，评价中的好、中、差)，自变量可以是分类变量，也可以是连续变量 。二项式logistic 回归和多元logistic 回归是二项式logistic 因变量 。赔率:称为比率，比率是指某一事件发生的可能性(概率)与不发生的可能性(概率)之比 。

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