Hướng dẫn hồi quy nhị phân Binary Logistic trên SPSS

Cập nhật: 19/10/2022 bởi admin1

Nội dung chính (Nếu bạn chưa đăng nhập, nhiều nội dung có thể đã bị ẩn đi)

Mô hình  nhị phân

Trong thống kê, mô hình hồi quy nhị phân là một mô hình thống kê được sử dụng rộng rãi, ở dạng cơ bản, nó sử dụng một hàm nhị phân để lập mô hình biến phụ thuộc nhị phân; Có nhiều phần mở rộng phức tạp hơn. Trong phân tích hồi quy, hồi quy logistic (hoặc hồi quy logit) là ước lượng các tham số của mô hình logistic; Nó là một loại hồi quy nhị thức.

Về mặt toán học, mô hình logistic nhị phân có một biến phụ thuộc với hai giá trị có thể có, chẳng hạn như đúng / sai- thắng / thua… chúng được biểu diễn bằng một biến chỉ báo, trong đó hai giá trị được gắn nhãn “0” và “1”.
Trong mô hình logistic, tỷ lệ log-log (logarit của tỷ lệ cược) với giá trị có nhãn “1” là sự kết hợp tuyến tính của một hoặc nhiều biến độc lập (“dự đoán”); Các biến độc lập có thể là một biến nhị phân (hai loại, được mã hóa bởi một biến chỉ số) hoặc một biến liên tục (bất kỳ giá trị thực nào). Xác suất tương ứng của một giá trị được gắn nhãn “1” có thể khác nhau giữa 0 (giá trị chắc chắn là “0”) và 1 (giá trị chắc chắn là “1”), do đó việc ghi nhãn; Hàm chuyển đổi sự khác biệt của nhật ký thành xác suất là hàm logistic

Hướng dẫn phân tích hồi quy nhị phân trên SPSS

Trong loạt bài này, chúng tôi cũng cung cấp kiến ​​thức từ cơ bản đến nâng cao với phần mềm đặc biệt SPSS để xử lý dạng mô hình hồi quy, trong đó biến phụ thuộc ở dạng nhị phân và không thể phân tích ở dạng tuyến tính, đáng chú ý nhất là khi biến phụ thuộc chỉ có hai biểu thức Không thích hợp để giả sử rằng có một phân phối chuẩn, nhưng thay vào đó nó sẽ có một phân phối nhị thức, nó sẽ loại trừ các thử nghiệm trong hồi quy chuẩn.

Các vấn đề được đề cập là:

Filed under: Giới thiệu nội dung - @ 12:07 sáng