【摘 要】
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线性回归模型中是要求因变量是定量变量,而不是定性变量。但许多实际问题中,经常出现因变量是定性变量的情况。Logistic回归分析,Probit分析,判别分析,对数线性模型等是处理
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线性回归模型中是要求因变量是定量变量,而不是定性变量。但许多实际问题中,经常出现因变量是定性变量的情况。Logistic回归分析,Probit分析,判别分析,对数线性模型等是处理分类因变量的统计方法。Logistic回归模型是根据单个或多个连续型或离散型自变量来分析和预测离散型因变量的多元分析方法,是当前常用统计方法。本文对Logistic回归模型的概况,分类,参数估计进行了分析综述,并用SAS软件进行数据分析从而对模型进行了评价及对回归系数做了统计推断。得到了很好的预期效果。
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