spss逻辑回归结果怎么看
spss对二分类变量做的逻辑回归,计算的预测概率都很大,0.8,0.9,是不是...
你的数据中本来是：否就是6677：543，预测出来自然概率大于0.5的更多。不均衡的数据会对模型的结果造成影响。望采纳 。
请问在SPSS的二元逻辑回归中,为什么会出现exp值和置信区间如此之大...
所谓置信区间，就是说在点估计落在该区间范围内，那就能说明有统计学意义。你想如果你的置信区间很大，那只要你的OR值落在区间内任何地方，都不能拒绝原假设，说明精度太低了！换句话说，这样的统计结果即便有统计意义，但可能与真实的情况不一样。
spss逻辑回归中哑变量的设置和分析方法
逻辑回归中，有些自变量是分类变量，同时有两个以上的分类，这就导致了我们在做回归的时候就默认的把该变量当成了等距数据，最后造成了更大的误差。哑变量就是要解决这个问题，下面是具体的方法。在spss中打开数据，确定要设置哪个变量为哑变量以后，我们打开逻辑回归对话框，操作方法：analyse--regression-...
spss 无序多分类logistic回归?
这比较专业的提示, 这个逻辑回归用极大似然估计来计算最优参数, 计算过程就是不断迭代, 如果你没有学过极大似然估计你就无法理解这种提示, 总之就是迭代到一定程度, 结果无法再优化了, 但是也没有达到模型拟合的标准, 你, 这往往是数据不好导致的, 我看你的分类数目太多了, 是不是各类下数据量...
二元逻辑回归的简介与操作演示
打开SPSS，选择[分析] > [回归] > [二元logistic]，设定因变量和自变量，如社会评价、性别等。将分类变量如性别、年级作为分类协变量添加到对话框中。设置[参考类别]，点击[继续]，然后[保存]，选择输出概率和组成员。在[选项]中，选择霍斯默-莱梅肖拟合优度和置信区间，最后输入自变量并输出结果。注意...
spss中P值 T值 F值值?
P值，作为判断假设检验结果的关键参数，用于比较观察到的结果与假设的契合程度。它通常与显著性水平（如0.05或0.01）相比较，小于0.05的P值意味着差异显著，小于0.01则为极显著。T值则专门针对每个自变量（在逻辑回归中），用来进行逐个的独立检验，适用于样本量较小且总体标准差未知，且符合正态分布...
在SPSS中,如果分析多个因素对某一结果的影响程度应该用什么分析?_百度...
你作为默认就行了。第三步：解释模型。认定你的模型做的好不好要看检验的结果，这里看R值。如果R接近1，则说明模型和实际拟和的效果比较好。你的模型R值达到了0.9多，说明效果非常不错。SPSS中做Logistic回归的操作步骤：分析>回归>二元Logistic回归，选择因变量和自变量（协变量）...
S型曲线逻辑回归模型(Logistic回归模型)
区分是二元还是多元，关键在于因变量类别数量，多元模型是二元模型的扩展形式。无论名称如何变化，Logistic回归模型的核心在于通过输入的特征变量，预测事件发生的可能性，这在处理二分类和多分类问题时尤为实用。在使用SPSS时，理解其分类规则有助于正确选择和分析数据，以获取准确的结果。
二元逻辑回归如何进行初筛
点击保存，可以进行更多详细的设置 请点击输入图片描述 选择保存概率值，不然系统是不会输出的 请点击输入图片描述 再次点击选项，进行选项的设置 请点击输入图片描述 点击回归，把布吉概率设置在0.05 请点击输入图片描述 上限设置在0.02，分析进行即可。请点击输入图片描述 资料扩展：在逻辑回归模型当中，...
spss中哪个是or值
SPSS中的OR值指的是优势比。以下是关于SPSS中OR值的详细解释：优势比的概念解释：优势比是一种在统计学中用于描述事件发生与否的比值。在SPSS软件中，尤其是在处理分类数据或进行逻辑回归分析时，OR值经常被使用。它表示某一事件发生的概率与不发生的概率的比值，常常用于描述两个变量之间的关联强度。简单...
治多县倍松回答：[答案] 首先来说明各个符号,B也就是beta,代表回归系数,标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关,为什么要标准化,因为标准化的时候各个自变量以及因变量的单位才能统一,使结果更精确,减少因为单位不同而造成的误差.T值...
致禄13154528465问： spss回归分析结果图,所有的分都在这里了~特别是显著性、拟合度之类的,要怎么看? - ？
治多县倍松回答：[答案] R平方就是拟合优度指标,代表了回归平方和(方差分析表中的0.244)占总平方和(方差分析表中的0.256)的比例,也称为决定系数.你的R平方值为0.951,表示X可以解释95.1%的Y值,拟合优度很高,尤其是在这么大的样本量(1017对数据点)...
致禄13154528465问： 请教spss回归分析结果解读 - ？
治多县倍松回答： 首先看 方差分析表 对应的sig 是否小于0.05,如果小于0.05,说明整体回归模型显著,再看下面的回归系数表,如果这里的sig大于0.05,就说明回归模型不显著,下面的就不用再看了.其次,在回归模型显著的基础上,看调整的R方,是模型拟合度的好坏,越接近1,说明拟合效果越好.这个在一般做论文中,不需要管它的高低,因为论文重在研究方法和思路的严谨性,导师不会追究你的结果是对是错,你的数据本身就不一定有质量,所以无所谓,不必在意.第三 看具体回归系数表中每个自变量 对应的sig值,如果sig小于0.05,说明该自变量对因变量有显著预测作用,反之没有作用.
致禄13154528465问： 二次回归分析的结果在spss中怎么分析 - ？
治多县倍松回答： 前面的几个表是回归分析的结果,主要看系数0.516,表示自变量增加一个单位,因变量平均增加0.516个单位.后面的sig值小于0.05,说明系数和0的差别显著.还要看R2=0.641,说明自变量解释了因变量64.1%的变化. 最后一个图表明,残差服从正态分布. 希望对你有帮助,统计人刘得意
致禄13154528465问： 用spss17.0做logistic回归分析输出结果怎么解读 Variables in the Equation B S.E.Wald df Sig.Exp(B) S - ？
治多县倍松回答：[答案] 回归分析的结果 看你需要用哪些 如果需要构建回归方程 或者看哪些因素对因变量的影响大或明显 ,就看B的值以及 sig检验是否小于0.05就可以了 如果要看自变量的风险率,就需要看 exp(B),这个的意思就是说随着该自变量的增加或者减少,风险...
致禄13154528465问： spss 线性回归分析结果怎么看? - ？
治多县倍松回答： Model Summary 是对模型拟合效果的总结,R是相关系数,R2是决定系数,系数越大表面拟合效果越好. ANOVA是方差分析,然后F检验 Coefficients就是回归结果,得到的回归方程的系数
致禄13154528465问： spss 一元回归分析结果解读？
治多县倍松回答： R是自变量与因变量的相关系数,从r=0.378来看,相关性并不密切,是否相关性显著由于缺乏sig值无法判断. R square就是回归分析的决定系数,说明自变量和因变量形成的散点与回归曲线的接近程度,数值介于0和1之间,这个数值越大说明回归的越好,也就是散点越集中于回归线上.从你的结果来看,R2 = 0.058,说明回归的不好. Sig值是回归关系的显著性系数,当他<= 0.05的时候,说明回归关系具有统计学支持.如果它> 0.05,说明二者之间用当前模型进行回归没有统计学支持,应该换一个模型来进行回归. 其它的?不懂,我也不看他们. 总之,你的回归不好,建议换一个模型.
致禄13154528465问： 急!!spss回归分析:怎样看数据是否可以做线性回归分析,又怎么看回归分析的结果. - ？
治多县倍松回答： 统计可以用很科学很复杂的方式去处理,也可以简单化的处理,主要看你数据的用途,如果不是需要发表论文之类,可以按以下简单方式来操作,spss的回归过程,已经包含了验证. 1、在spss里把A、B、C、D四个变量对应的数据录入好. ...
致禄13154528465问： 怎样用spss进行logistic回归分析 - ？
治多县倍松回答： 打开数据以后,菜单栏上依次点击:analyse--regression--binary logistic,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,如图所示,上面的是因变量,下面的是自变量,我们看到这里有三个自变量设置回归方法,这里选择最简...
致禄13154528465问： SPSS做的逐步回归分析,怎样解释结果? - ？
治多县倍松回答： SPSS做的逐步回归分析,怎样解释结果? 举例进行说明.某研究收集到美国50个州关于犯罪率的一组数据,包括人口、面积、收入、文盲率、高中毕业率、霜冻天数、犯罪率共7个指标,现在我们想考察一下州犯罪率和哪些指标有关. 从数据...
