如何利用logistic回归模型来预测

如何利用logistic回归模型来预测

二元logit回归
1.打开数据，依次点击：analyse--regression--binarylogistic，打开二分回归对话框。
2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量（单变量拉入一个，多因素拉入多个）。
3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。
4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。
虚拟变量ABCD四类，以a为参考，那么解释就是b相对于a有无影响，c相对于a有无影响，d相对于a有无影响。
5.选项里面至少选择95%CI。
点击ok。
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logistic回归模型，主要是用来对多因素影响的事件进行概率预测，它是普通多元线性回归模型的进一步扩展，logistic模型是非线性模型。比如说我们曾经做过的土地利用评价，就分别用多元线性回归模型和logistic模型进行试验。影响耕地的因素假设有高程、土壤类型、当地人口数量和gdp总量，把上述四种因素作为自变量，某块地是否为耕地的概率为p，即应变量。然后根据已经有的样本数据，求出logistic模型的系数，一般用最大似然法结合牛顿—拉斐逊法解系数，求出f(p)=g(高程，土壤，人口，gdp）的一个回归函数，即logistic模型，然后把全地区的数据代入上式，求出每个地方是否为耕地的概率，用来对土地利用的评价提供科学的依据。希望我的答案能让你满意，我以前就是做这方面研究的。

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