如何利用logistic回归分析模型模型来预测

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-07-09 03:16 标签： logistic回归模型公式
怎样用SPSS做二项Logistic回归分析？结果如何解释？ - 知乎55被浏览32012分享邀请回答/article/fdffd1f81f1c0ff3e98ca11e.html3.结果怎么看一些指标和数据怎么看“EXP(B)”即为相应变量的OR值（又叫优势比，比值比），为在其他条件不变的情况下，自变量每改变1个单位，事件的发生比“Odds”的变化率。伪决定系数cox & Snell R2和Nagelkerke R2，这两个指标从不同角度反映了当前模型中自变量解释了因变量的变异占因变量总变异的比例。但对于Logistic回归而言，通常看到的伪决定系数的大小不像线性回归模型中的决定系数那么大。预测结果列联表解释，看”分类表“中的数据，提供了2类样本的预测正确率和总的正确率。建立Logistic回归方程logit（P）=β-0+β1*X1+β2*X2+……+βm*Xm4.自变量的筛选方法和逐步回归与线性回归类似，在Logistic回归中应尽量纳入对因变量有影响作用的变量，而将对因变量没有影响或影响较小的变量排除在模型之外。①.Wald检验：Wals是一个统计量，用检验自变量对因变量是否有影响的。它越大，或者说它对应的sig越小，则影响越显著。②.似然比检验（Likelihood Ratio
Test）：Logistic模型的估计一般是使用极大似然法，即使得模型的似然函数L达到最大值。-2lnL被称为Diviance，记为D。L越大，则D越大，模型预测效果越好。似然比检验是通过比较是否包含某个或几个参数β的多个模型的D值。③.比分检验（Score Test）以上三种假设检验中，似然比检验是基于整个模型的拟合情况进行的，结果最为可靠；比分检验结果一般与似然比检验结果一致。最差的就是Wald检验，它考虑各因素的综合作用，当因素间存在共线性的时候，结果不可靠。故在筛选变量时，用Wald法应慎重。SPSS中提供了六种自变量的筛选方法，向前法（Forward）和向后法（Backward）分别有三种。基于条件参数估计和偏最大似然估计的筛选方法都比较可靠，尤以后者为佳。但基于Wald统计量的检验则不然，它实际上未考虑各因素的综合作用，当因素间存在共线性时，结果不可靠，故应当慎用。5.模型效果的判断指标①.对数似然值与伪决定系数Logistic模型是通过极大似然法求解的，极大似然值实际上也是一个概率，取值在０～１之间。取值为１，代表模型达到完美，此时其对数值为０；似然值越小，则其对数值越负，因此－２倍的对数似然值就可以用来表示模型的拟合效果，其值越小，越接近于０，说明模型拟合效果越好。②.模型预测正确率对因变量结局预测的准确程度也可以反映模型的效果，SPSS在Logistic回归过程中会输出包含预测分类结果与原始数据分类结果的列联表，默认是按照概率是否大于0.5进行分割。③.ROC曲线ROC曲线即受试者工作特征曲线（Receiver
Operating Characteristic Curve），或译作接受者操作特征曲线。它是一种广泛应用的数据统计方法，1950年应用于雷达信号检测的分析，用于区别“噪声”与“信号”。在对Logistic回归模型拟合效果进行判断时，通过ROC曲线可直接使用模型预测概率进行。应用ROC曲线可帮助研究者确定合理的预测概率分类点，即将预测概率大于（或小于）多少的研究对象判断为阳性结果（或阴性结果）。ROC曲线，预测效果最佳时，曲线应该是从左下角垂直上升至顶，然后水平方向向右延伸到右上角。如果ＲＯＣ曲线沿着主对角线方向分布，表示分类是机遇造成的，正确分类和错分的概率各为50％，此时该诊断方法完全无效。参考资料：张文彤.524 条评论分享收藏感谢收起您的位置： >
来源：　　作者：吴兴群;
基于Logistic回归分析模型的足球彩票预测方法　 随着我国足球彩票的发行,预测足球彩票结果一直是人们探讨的问题,以往的文献中也发现了用不同的方法预测竞猜结果。文献[1～3]采用不同的数学模型方法讨论如何更加准确地预测所涉及的比赛结果。Logistic回归通常以离散型的分类变量发生结果的概率为因变量,以影响因素为自变量建立模型。研究分类变量(因变量)与影响因素(自变量)之间关系的研究方法,属于概率型非线性回归方法。从足球比赛的一般情况来看,一场比赛的结果有三个:胜、平、负,因而对一场比赛的预测结果即因变量可以认为有三类。同时,比赛的结果除了受到球队实力的影响,还与比赛当时的天气、球队排名、球队状态、教练、球队主客场作战能力等因素有关。因而我们首先讨论如何量化以上指标,并运用主成分分析找出影响比赛结果的主要因素,进而将这些主要因素作自变量,比赛结果作为因变量建立多分类Logistic回归分析模型,并利用该模型预测每场足球比赛结果。1多分类Logistic回归模型当因变量Y是一个多分类指标,特别是有序多分类指标时,如流行病学中某些慢性病的危险因素研究,观察结果为“无、轻、中、重”等不同等级资料,可以采用多分类Logis-tic回归或有序多分(本文共计4页)　　　　　　　　　　
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