多重线性回归和logistic回归区别
多重线性回归和logistic回归区别如下：
线性回归、logistic回归和Cox回归三种模型适用于不同的数据类型，所谓数据类型特指这些模型的因变量数据类型。如果因变量是近似服从正态分布的定量变量，常采用线性回归；如果因变量是定性分类变量，则可采用logistic回归；
如果因变量是描述结局是否发生以及发生的时间，并且容许有一定的截尾资料，则采用Cox回归。模型中因变量与自变量之间的关系各有不同，线性回归的Y与X之间呈线性关系。
Cox回归是在生存时间t的风险函数h与X之间建立关系。为了获得回归参数的估计值，线性回归采用最小二乘法，而logistic回归和Cox回归采用最大似然法。线性回归通常直接解释回归系数的涵义，而logistic回归与Cox回归主要采用优势比（OR）与风险比（HR），解释。
联系：
1、对自变量的要求。三种模型的自变量均没有特殊要求，可以是定量变量、也可以是定性变量；定性变量可以是有序分类变量，也可以是无序分类变量。
定量变量可以直接采用原数据代入回归模型，但定性变量特别是无序分类名义变量在代入回归模型前必须考虑哑变量化问题，名义变量的哑变量化（参见第一节）适用于这三种模型的每一种。
2、应用。这三种模型均可以用于控制混杂因素、筛选危险因素、以及对因变量进行预测。将混杂因素放入到回归模型中，再解释回归模型的某一因素的作用，即可达到控制混杂因素的目的。
三种模型均可以用于筛选危险因素，通过将所有可疑的危险因素变量放入回归模型，然后采用软件的变量筛选方法（参见第一节），将有统计学意义的危险因素引入到模型，将无统计学意义的危险因素剔除到模型之外。
此外，三种模型均可以用于预测，将所有自变量的已知信息代入回归模型，便可以对因变量Y（线性回归）、因变量Y取某一值的概率（Logistic回归），或生存时间t时刻因变量Y取某一值的风险率（Cox模型）进行间接预测，获得其估计值。
3、交互作用。L.ogistic回归和Cox模型也可以象多重线性回归一样考虑交互作用问题，具体参见第一节。
4、共线性问题。在实际数据分析中，多个自变量之间有时会有较强的相关关系，导致严重的共线性问题出现，这种共线性问题在这三种模型中都会出现。
哪些模型可以用于回归任务
（3）.线性回归对异常值非常敏感。它会严重影响回归线，最终影响预测值。（4）.多重共线性会增加系数估计值的方差，使得在模型轻微变化下，估计非常敏感。结果就是系数估计值不稳定 （5）.在多个自变量的情况下，我们可以使用向前选择法，向后剔除法和逐步筛选法来选择最重要的自变量。2.Logistic ...
【转】逻辑回归(logistics regression)
逻辑回归中的核心组件之一是损失函数，即对数似然函数，其目标是在训练集上最小化预测概率和真实标签间的差距。损失函数通过加入log函数来引入惩罚，确保当预测概率与真实标签不符时，损失值较大。通过求解损失函数的最小值，我们可以得到最优模型参数。多分类问题可以通过逻辑回归处理，这主要涉及One-vs-...
用Eviews做多元对数回归分析,如何输入命令?
工具\/材料：Eviews软件,电脑 1.打开电脑，桌面找到Eviews软件，建立workfile，点击左上角file---new---workfile建立，填写相关起始日期和命名，然后选择“OK”，。2.窗口中输入“data Y X1 X2”，确定回车键。3.点击右上角的edit按钮即可锁定或更改数据。4.窗口中点击“quick”选择下拉菜单的“...
如何用origin8.0进行log函数拟合?
1、打开origin8.0的相关表格，输入log函数的基本数据。2、下一步，需要选择在X、Y轴上进行拟合的数据。3、这个时候，可以点击表格下方图形类型的对应按钮。4、这样一来通过得到相应的图形结果以后，即可用origin8.0进行log函数拟合了。
一元回归分析法的预测过程是什么
如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。常见的回归分析方法有以下6种：1、线性回归方法：通常因变量和一个（或者多个）自变量之间拟合出来是一条直线（回归线），可以用一个普遍的公式来表示：Y（因变量）=a*X（自变量...
计量经济学第二讲(一元线性回归模型:回归分析概述,基本假定,参数估计...
计量经济学中的基石模型——一元线性回归，是探索经济变量间关系的工具箱。它在相关分析与回归分析之间架起桥梁，揭示变量间的动态关联和预测潜力。相关分析侧重于度量变量间的关系强度，如简单、多重、线性或非线性，以及正、负或无关联，通过相关系数来衡量这些联系的紧密程度。回归分析的核心是构建回归方程...
如何用spss做对数线性(Log-Linear)回归分析
你要看清楚你说的“别人的论文”是何种情况，因为对数变换线性化的情况涉及到“半对数模型”和“双对数模型”两种。在SPSS中应该是使用计算功能计算出一个新的对数变换以后的变量，然后用线性回归分析对变换后的变量进行估计得到结果，注意对数变换以后估计出来的参数它的经济意义。
多元线性回归如何做图
欲在工作表格进行多元线性回归， 先选择自变量的列， 然后选择 Analysis:MultipleRegression 命令， 该菜单命令打开一个 Attention 对话框确认数据的选择和自动指认正确，单击 OK按钮完成回归。回归结果和 ANOVA 表显示在 Results Log 窗口。其中包括：A, B1, B2 等：参数估计值和误差t-value：t 检验p-...
机器学习中的损失函数
一、log对数损失函数（逻辑回归）有些人可能觉得逻辑回归的损失函数就是平方损失，其实并不是。平方损失函数可以通过线性回归在假设样本是高斯分布的条件下推导得到，而逻辑回归得到的并不是平方损失。在逻辑回归的推导中，它假设样本服从伯努利分布（0-1分布），然后求得满足该分布的似然函数，接着取对数求...
求高手帮忙翻译下,可以稍微有偏差,意思能完全的表达就可以
（表示为 O 的） 的图像 # 1 和 # 2 （表示为 +'s），已确定 通过使用规模从 1 到 15 的结构元素。这 图也带来了直线，与边坡 D1 和 D2，由 15 的日志日志情节的线性回归 闵可夫斯基香肠计算的两个图像。分形 1 和 # 2 的图像的尺寸，然后被确定为 分别为 2 D1 和 D2，2。
独孤冰艾唯： logistic回归与多重线性回归一样,在应用之前也是需要分析一下资料是否可以采用logistic回归模型.并不是说因变量是分类变量我就可以直接采用logistic回归,有些条件仍然是需要考虑的. 首要的条件应该是需要看一下自变量与因变量之间是...
雨花台区13847032287： 如何解释logistic回归结果 - ？
独孤冰艾唯： logistic回归与多重线性回归实际上有很多相同之处,最大的区别就在于他们的因变量不同,其他的基本都差不多,正是因为如此,这两种回归可以归于同一个家族,即广义线性模型(generalized linear model).这一家族中的模型形式基本上都差不多,不同的就是因变量不同,如果是连续的,就是多重线性回归,如果是二项分布,就是logistic回归,如果是poisson分布,就是poisson回归,如果是负二项分布,就是负二项回归,等等.只要注意区分它们的因变量就可以了. logistic回归的因变量可以是二分类的,也可以是多分类的,但是二分类的更为常用,也更加容易解释.所以实际中最为常用的就是二分类的logistic回归.
雨花台区13847032287： 多元线性回归与有序logistic回归 - ？
独孤冰艾唯： 多元线性回归 1.打开数据,依次点击:analyse--regression,打开多元线性回归对话框. 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. 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. 统计专业研究生工作室原创,请勿复杂粘贴
雨花台区13847032287： 什么是Logistic模型 - ？
独孤冰艾唯： logistic回归又称logistic回归分析,主要在流行病学中应用较多,比较常用的情形是探索某疾病的危险因素,根据危险因素预测某疾病发生的概率,等等.例如,想探讨胃癌发生的危险因素,可以选择两组人群,一组是胃癌组,一组是非胃癌组,...
雨花台区13847032287： logistic回归是不是要求自变量符合正态分布?? - ？
独孤冰艾唯： 没有这个要求.logistic回归只要求自变量和Logistic概率是线性关系. Logistic回归实质是发生概率除以没有发生概率再取对数.就是这个不太繁琐的变换改变了取值区间的矛盾和因变量自变量间的曲线关系.究其原因,是发生和未发生的概率...
雨花台区13847032287： logistic回归和多元回归有区别么 - ？
独孤冰艾唯： Logistic回归和多元回归是两个概念.Logistic回归是指因变量(dependent variable)是离散的,通常为0或1.而自变量(independent variable)基本没有要求.多元回归是指自变量是多个.对因变量的类型没有要求.所以可以有Logistic一元回归和Logistic多元回归.
雨花台区13847032287： 谁能介绍一下logist回归,用途,大概的方法?谢谢 - ？
独孤冰艾唯： logistic回归与多重线性回归实际上有很多相同之处,最大的区别就在于他们的因变量不同,其他的基本都差不多,正是因为如此,这两种回归可以归于同一个家族,即广义线性模型(generalized linear model).这一家族中的模型形式基本上都差不多,不同的就是因变量不同,如果是连续的,就是多重线性回归,如果是二项分布,就是logistic回归,如果是poisson分布,就是poisson回归,如果是负二项分布,就是负二项回归,等等.只要注意区分它们的因变量就可以了. logistic回归的因变量可以是二分类的,也可以是多分类的,但是二分类的更为常用,也更加容易解释.所以实际中最为常用的就是二分类的logistic回归.
雨花台区13847032287： 多元Logistic回归是什么意思? - ？
独孤冰艾唯： 多元Logistic回归,就是自变量在两个以上,因变量的取值范围不受限制的Logistic回归.都是用统计样本来寻找因变量和自变量之间函数关系的一个统计方法.多元Logistic回归属于多元回归中...
