有关适合做logistic回归的数据数据适用性的问题

论坛里的各位大神:在下在做一個逻辑回归模型的数据分析我看到书上说要做逻辑回归的话数据需符合四个条件,其中有一条是“残差合计为0且符合二项分布”我的數据我检查了一下,其它... 论坛里的各位大神:
在下在做一个逻辑回归模型的数据分析我看到书上说要做逻辑回归的话数据需符合四个条件,其中有一条是“残差合计为0且符合二项分布”我的数据我检查了一下,其它三个条件都符合且残差的合计为0,但残差却不符合二項分布请问各位大神,这样的话我用逻辑回归的话是不是有问题如果能继续用,需要有什么修正措施呢谢谢各位大神了。

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357 关于SPSS做多元适合做logistic回归的数据分析的问题在做多元适合做logistic回归的数据分析时候,我想计算最终的因变量各个分类的概率值最后为什么是这样?

在做多元适合做logistic回归的數据分析时候我想计算最终的因变量各个分类的概率值,最后为什么是这样 我看网上做出来是这个样子的一般

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是原始数据的原因,正好算出来属于这个类别的的概率是1也就是100%,是正常的只是不常见。

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是原始数据的原因,正好算出来属于这个类别的的概率是1也就是100%,是正常的只是不常见。
分析各个因变量各個分类的分类概率 用 描述--频率就可以了啊

是原始数据的原因正好算出来属于这个类别的的概率是1,也就是100%是正常的,只是不常见 ...

原來如此 多谢大神解答  分给你了
先给结论:可以就你提问的数據处理方式需要注意以下问题,供参考:
工程效果经验坏样本个数至少要是你的特征变量个数的10倍以上;总样本个数要是你的特征变量個数的20-30倍以上。比如假设你会采用10变量理论上,你例子中的高血压患病者应该为100名你的总样本数应该至少在200以上。
  • 可以为连续变量鈳以为分类变量。但是需要考虑实际情况比如年龄变量,假设训练的logistic结果系数为1.03那么解释的结果就是每高一岁多0.03的风险会得高血压,泹是这是无意义的不如根据分布切分为年轻人、中年人、老人。
  • 需要保证logit(p)与自变量是线性的不然训练结果可能有可能比较差。
  • 变量之間的特征相关性要前置分析尤其是在样本量比较少的时候。理论上讲如果样本足够大,且所有的因素之间没有关联最好把所有的因素都放到方程中,通过全模型法对所有可能的混杂因素同时进行分析在此基础上进一步通过逐 步回归的方法对有显著意义的变量进行筛選,此种情况下可以不做单因素分析如果样本例数有限,最好先进行单因素分析剔除既无统计学意义,又无业务意义的变量只分析囿意义的变量。
希望可以帮助到你谢谢。

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