Logistic 回归模型

拟合名义型或有序型响应的回归模型

当您的响应变量具有离散值时，您可以使用“拟合模型”平台来拟合 Logistic 回归模型。“拟合模型”平台提供用于拟合 Logistic 回归模型的两个特质。您使用的特质取决于响应列的建模类型（名义型或有序型）。

对于名义型响应变量，“名义型 Logistic”特质通过多水平 Logistic 响应函数来拟合线性模型。

对于有序型响应变量，“有序型 Logistic”特质通过线性模型的 Logistic 分布函数拟合累积响应概率。

这两个特质都提供模型的似然比检验、混杂矩阵、ROC 和提升曲线。响应为二值响应时，“名义型 Logistic”特质还提供优势比（具有相应的置信区间）。

图 11.1 名义型 Logistic 回归模型的 Logistic 图 

目录

“名义型 Logistic”和“有序型 Logistic”特质概述

名义型 Logistic 回归

有序型 Logistic 回归

拟合 Logistic 回归模型的其他 JMP 平台

Logistic 回归的示例

名义型 Logistic 回归的示例

有序型 Logistic 回归的示例

启动“名义型 Logistic”和“有序型 Logistic”特质

Logistic 回归模型中的验证

Logistic 拟合报表

整体模型检验

拟合详细信息

“失拟”检验

“Logistic 拟合”平台选项

名义型和有序型拟合的选项

名义型拟合的选项

有序型拟合的选项

Logistic 回归的其他示例

“逆预测”示例

将“效应汇总”用于名义型 Logistic 模型的示例

二次有序型 Logistic 模型的示例

堆叠多个列中的计数的示例

“名义型 Logistic”和“有序型 Logistic”特质的统计详细信息

Logistic 回归模型

优势比

统计检验的关系