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想请教论坛的各位高人，在通过二元Logistic回归建模以后，怎么判断所建模型的好坏呢？我看的资料上说是通过-2Log likelihood, Cox&Snell R Square和Nagelkerke R Square的值来判断模型好坏，有的资料说是-2Log likelihood越大模型预测效果越好，而有的资料说是越小越好，我已经被搞糊涂了啊！所以想请教论坛内的各位高人，到底2Log likelihood, Cox&Snell R Square和Nagelkerke R Square这三个值要在什么数值范围内才能说明模型的预测效果好，或者拟合程度好呢？还有什么别的可以验证的嘛？另外还有两个问题，在二元Logistic回归分析时控制变量怎么加？下图是我看的资料中的一部分，能不能帮我解释下为什么图的最后一行说是自变量“一个都不能少”呢？我是真的看不懂啊！
据在下所知，所谓-2log likelhood即所谓常说的最大拟然法，顾名思义，自然是越大越好，你可以做一下实验，多次拟合后，-2L是趋向于0的，其绝对值是越来越小，这可能就是容易混乱的原因了，负值的绝对值越大，其值越小吗。至于两个假决定系数，一般认为没什么实际意义，起码在目前阶段是如此。
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不好意思，我不会发图哦，麻烦高人们先帮我解决下前两个问题吧！谢谢各位了！
据在下所知，所谓-2log likelhood即所谓常说的最大拟然法，顾名思义，自然是越大越好，你可以做一下实验，多次拟合后，-2L是趋向于0的，其绝对值是越来越小，这可能就是容易混乱的原因了，负值的绝对值越大，其值越小吗。至于两个假决定系数，一般认为没什么实际意义，起码在目前阶段是如此。
谢谢！那么我建模完成后怎样才能知道我所建模型的好坏呢？有什么检验方法？我是刚刚接触这个二元logistic回归啊，完全不懂，可是还要一周后把实证结果给老师，愁死了啊！还请各位高人多多帮忙！小妹在此拜谢了！
至于模型检验吗，非我等业余用户能完全弄明白的。只知道常用的指标有Pearson拟合优度、Deviance拟合优度、拟然比检验还有Hosmer-Lemeshow检验，还有其它诸如杠杆值、beta系数差值等等，实在是不好说哟。其中用的最多的貌似是拟然比检验和杠杆值，前者大概意思是以你建好的模型为“全模型”，在此基础上引入其它变量再拟合一“部分”模型，两个模型的拟然值之差越接近0越好，或者直接的比值越接近1越好，不管怎么说，spss输出中那个Omnibustest就是了，只要Sig.项有意义即可。原理是基于如果模型拟合很好，所有有意义变量都已经引入了，即便再引入其它变量，也不会对拟然值有很大影响。很明显的，这可能得做几次才能有最后结果。至于杠杠值，只要你的数据中没有离群值（特异值、奇异值）就没有必要做了。
就知道这些了。
logistic模型检验和诊断是一个很大的领域，其内容远远多于logistic模型本身，如果不是特殊需要，劝楼主使用常见指标就可以了，想弄的很清楚，不是一天两天功夫，很费时间的。
至于模型拟合的到底准不准，Option子对话框不是有个Classification Plots框吗，可以直观地看看，而输出中的Classification Table则输出了敏感性和特异性指标。
谢谢谢谢哦！
Cox&Snell R Square和Nagelkerke R Square 当作回归分析的R2。
我这两天也在做这个研究。
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【积分求助】多元逐步logistic回归分析问题 希望各位大侠不吝赐教 感激不尽
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这个帖子发布于3年零256天前，其中的信息可能已发生改变或有所发展。
问题已解决悬赏丁当:10
本人做一个血糖达标与否的影响因素分析，单因素分析用的卡方检验，性别P＞0,05 提问 在做多因素分析时要不要把性别这个混杂因素列入协变量，（我自己做拉一下 结果性别进入最后的结果 这样的结果可以吗？怎么解释）
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很抱歉，因为上午时间仓促以及我的臆断造成了一些错误。后来我仔细思考了一下，又查证了一些文献。我认同
的说法，是否为独立危险因素和是否交互并无直接关系。看到一个独立危险因素的定义，就不翻译了，直接贴图吧（摘自
）。所以，当单因素分析有统计学意义，纳入其他因素进入模型后，该因素仍然具有统计学意义，那么该因素就是独立危险因素。纳入的因素是否有交互作用，则有赖于统计模型的优化和专业的判断。多谢
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单因素分析的结果提示为可能危险因素，不是说就是危险因素。有可能是受到其他因素的影响产生的效应。而logit是控制了那些对其产生影响的因素后的结果，解释为独立危险因素现在该懂了吧，统计专业研究生为您服务
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forsun1015 所谓独立危险因素，是指和其他因素之间不存在交互作用，而不是指单因素分析时是否具有统计学意义。比如模型中纳入了A因素和B因素，做出来A因素p值0.05，那A是不是独立于B的危险因素呢？此时应该在模型中加入A和B的交互作用项A*B。若A*B的p值>0.05，那A就是独立危险因素。个人见解，若有错误还请指正。 我认为并不是说和其他因素不存在交互作用，而是通过logistic回归等校正了交互作用以后，仍然对结果产生影响，即p小于0.05的，可称之为独立危险因素。即该因素能独立对结果产生影响。
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【求助】到底是多元线性回归还是Logistic分析，在线等，急。
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这个帖子发布于6年零126天前，其中的信息可能已发生改变或有所发展。
1. 冠心病可简单分为稳定型心绞痛和急性冠脉综合症，将其设为应变量，自变量为冠心病的危险因素，如吸烟、血脂、高血压等，我将稳定型心绞痛赋值为0，急性冠脉综合症赋值为,1，进行Logistic分析，可以吗？
2.求得两样本总体均数用t检验有差别，但两样本到底谁大谁小怎么算？谢谢了，各位，在线等。。。。。。
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等了半天，等来个广告，在线等好心人啊。。。
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1）用二分类变量的多元logistic回归吧，选择显著影响患病的因素构建模型如果想考察预测模型的准确性，还可以试试绘制ROC并计算AUC值2）用单样本t检验，可以得到其中一个样本均值是否显著的大于另外一个这两个hints足够了吧，呵呵PS:为了不让你再心痛，我就不发广告了，预祝一切顺利
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yezi1987 1）用二分类变量的多元logistic回归吧，选择显著影响患病的因素构建模型如果想考察预测模型的准确性，还可以试试绘制ROC并计算AUC值2）用单样本t检验，可以得到其中一个样本均值是否显著的大于另外一个这两个hints足够了吧，呵呵PS:为了不让你再心痛，我就不发广告了，预祝一切顺利先谢谢了，请问你说的样本均值是算术均数X-bar还是X-bar±s？
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本帖最后由 wanghaidong918 于
08:03 编辑
&p&rt，最近看文献有人做logistic前还进行了多重共线性判断，查了统计书好像只有在一般回归时才讨论，请问各位专业人士，做logistic回归时要考虑多重共线性问题么？在spss中如何实现？&/p&
主成份分析中 有相关系数矩阵 还有KW检验 可以看出共线性问题
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我也受到这个问题的困扰，还有SPSS能出DW检验结果吗
回复楼上,spss可以给出DW检验的结果的.
回复：（yxthgj）求助：做logistic回归存在多重共线性...
虽然logistic回归对多元正态等没有严格要求，但是多重共线问题仍然存在。多重回归中检验的方法依然适用（ variance inflation factor)。若变量间的相关过高则很有可能存在这个问题。
依次提出一个自变量作为因变量，随便run一个回归都有多重共线检验的选项可以看到Toleranc和VIF值，只要Tolerance不小于0.2都可以接受，我从来没遇到小于0.8的情况
spss的岭回归可以解决多重共线性
多谢`~~~~哈哈！！
主成份分析中 有相关系数矩阵 还有KW检验 可以看出共线性问题
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Karina 发表于
依次提出一个自变量作为因变量，随便run一个回归都有多重共线检验的选项可以看到Toleranc和VIF值，只要Tole ...你这里指的是线性回归，还是logistic回归，如果是后者，请问在哪里有这个选项？多谢
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