线性回归的因变量 Y 必须为连续变量,但当我们研究的因变量为分类变量时,因为不再是随机变量,不符合正态分布,因此不能采用线性回归,此时应该使用Logistic 回归。 Logistic 回归分析也用于研究变量之间的影响关系,即 X 对Y 的影响情况,此处涉及的Y 是分类数据。结合 Y 的具体情况,Logistic 回归分析可以分为三种,分别是二元 Logistic 回归、多元无序 Logistic 回归和多元有序 Logistic 回归。Logistic 回归分析的分类情况如下图:
2022-04-28 11:10:58 536KB SPSS
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基于spss应用的产业结构与物流需求量相关性分析
SPSS和Matlab进行时间序列预测 1.移动平均和滑动平均计算......
2022-04-18 10:57:12 97KB SPSS
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这个是用来做多元线性分析的财政收入数据,一共有50组,影响因素选择了工业生产总值、GDP、社会商品零售总额等9个,因此数据为50*10(其中一维为财政收入),可以用来给同学们来作为多元线性回归分析的例子。
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