Phân tích hồi quy nhị phân Binary Logistic trong 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  hồi quy 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; là một dạng của hồi quy nhị thức.Về mặt toán học, một mô hình logistic nhị phân có một biến phụ thuộc với hai giá trị có thể có, chẳng hạn như true / false-fit / loss … chúng được đại diện bởi 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 kết hợp tuyến tính của một hoặc nhiều biến độc lập (“dự báo”); Các biến độc lập có thể là một biến nhị phân (hai lớp, được mã hóa bởi một biến chỉ thị) hoặc một biến liên tục (bất kỳ giá trị thực nào). Xác suất tương ứng của giá trị được gắn nhãn “1” có thể khác nhau giữa 0 (chắc chắn là giá trị “0”) và 1 (chắc chắn là giá trị “1”), do đó, ghi nhãn; Hàm chuyển đổi chênh lệch log thành xác suất là hàm logistic

Hướng dẫn phân tích hồi quy nhị phân trong SPSS

Trong loạt bài viết này, chúng tôi cũng cung cấp các kiến ​​thức từ cơ bản đến nâng cao với phần mềm SPSS chuyên dụng 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, được tính toán vì sẽ vi phạm các giả định, đặc biệt là khi biến phụ thuộc chỉ có hai biểu thức, sẽ không phù hợp khi cho rằng các phần dư có phân phối chuẩn mà thay vào đó nó sẽ có phân phối nhị thức, điều này sẽ làm mất hiệu lực của các phép thử trong hồi quy chuẩn.

Các chủ đề được đề cập là:

Filed under: Giới thiệu nội dung - @ 12:02 sáng