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matlab与logistic回归分析,多因素Logistic回归分析

睿知经验分享

matlabglm fit函数和mnrfit函数分别实现二进制逻辑回归分析和多值逻辑回归分析 。可以参考里面的代码，/.logistic回归Case分析Logistic关于富士康的跳跃式曲线回归分析 。

1、请教用MATLAB如何做协方差模型 分析方差中的协变量分析必须是连续的 ， 否则结果会是错误的 。但在你的实验中 ， 性别应作为一个混杂因素对待，在实验设计阶段可以采用限制、匹配、随机化的方法，避免其混杂效应；如果已经产生了混杂效应，也就是已经获得了实验数据，那么只能用logistic回归分析in分层/或多因素分析来解决 。

2、MATLAB软件和sas软件具体内容用途sas是一个大型的统计分析软件，基本上所有的统计分析都可以实现 。简单的统计就不用说了分析比较复杂，可以实现逻辑树、kmeans等挖掘 。同时，sas公司已经颁发了sas软件的认证证书 。如果拿到这个认证，就可以很轻松的在数据挖掘领域就业，而且现在很多管理咨询公司都是用sas软件进行统计分析 。

3、支持向量机基本原理 matlab程序及其应用支持向量机(SVM)是一个二元分类器，具体原理可以在网上搜索找到 。Svm有一个现成的matlab程序，可以在网上下载使用 。简单来说，就是给一些训练数据，发给svm进行训练，然后用训练好的数据对测试数据进行预测 。这篇博客是我在网上看过的最详细的 ， 用通俗易懂的方式解释了svm和svr 。绝对值得一读！支持向量机简介1支持向量机基本上是最好的监督学习算法 。
【matlab与logistic回归分析,多因素Logistic回归分析】
这次斯坦福提供的学习资料让我重新学习了一些SVM知识 。我觉得很多正统的说法都是基于VC维理论和最小结构风险原理 ， 然后引出SVM什么的，还有一些材料上来讲分类超平面什么的 。从前面几节提到的logistic-2/开始，这个素材就引出了SVM，既揭示了模型之间的关系，又让人觉得过渡更加自然 。

4、 logistic 回归模型中,评价模型拟合度的标准logistic回归在模型中，评价模型拟合程度的标准如下:1 .拟合优度是指回归直线对观测值的拟合程度 。衡量拟合优度的统计量是确定性系数(也称为确定性系数)R_ 。R_的最大值是1 。R1值越接近，则回归 line与观测值的拟合程度越好 。反之，R_值越?。?则回归直线对观测值的拟合程度越差 。2.R_衡量回归方程的总体拟合程度 ， 表达因变量与所有自变量的总体关系 。

在实际值与平均值的总误差中，回归误差与残差存在权衡关系 。所以回归误差从正面决定了线性模型的拟合优度，残差从背面决定了线性模型的拟合优度 。3.在统计学上，将残差除以自由度N2所得的商的平方根定义为估计标准误差 。对于回归模型拟合优度，估计标准差明显不如判断系数R_ 。

5、用spss做 logistic 分析时候,系数怎么确定? matlab中的glmfit函数和mnrfit函数分别实现了二进制逻辑回归分析和多值逻辑回归分析 。用SPSS作为Logistic回归分析，自变量很多 。先用单因子分析对自变量进行筛?。玫椒匠袒毓? ，主要看各自变量的假设检验结果和系数 。

6、相关性 分析 matlabspssexcel哪个最好correlation分析matlab还是比较强大的，前提是你能熟练使用matlab下的相关函数和编写程序 。相比较而言，spss最好！详情分析如下:1 。从功能上看，三者基本相同，但matlab和spss比excel好，前两个功能非常强大(这里说的功能只和分析)excel也可以进行关联/10 。
7、 matlab中的nlinfit函数怎么用logisticModel分析人口增长clear clct 0:20；x Logistic回归-3/关于富士康的跳跃式曲线 。正常人都能知道这绝对不是意外 ， 至于这背后是什么？一开始我也不确定 。然后突然一个实验报告发回给我，然后我看了看自己画的磁滞回线，有个主意 。首先我找出了有记录以来所有富士康员工自杀的日期:下表列出:(以2007年6月18日第一起自杀案为原点 ， 至今(10年5月25日)1072天)自杀时间x/d 05 。

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