二元回归结果解读

多元logistic回归结果解读多元 logistics 回归又称多分类 logistics 回归。医学研究、社会科学领域中，存在因变量是多项的情况，其中又分为无序（口味：苦、甜、酸、辣；科目：数学、自然、语文、英语）和有序（辣度：微辣、中辣、重辣）两类。对于这类数据需要用多元 logistics 回归。扩展资料多元 logistics 回归实际就是多个二元 logistics 回归模型描述各类与参考分类相比各因素的.作用。如，对于一个三分类的因变量（口味：酸、甜、辣），可建立两个二元logistics回归模型，分别描述酸味与甜味相比及辣味与酸味相比，各口味的作用。但在估计这些模型参数时，所有对象是一起估计的，其他参数的意义及模型的筛选等与二元logistics类似。
Logistic二元回归结果中OR为1.163及P为0.468是分析有问题吧这种情况是正常的，是由于分别使用单因素分析和多因素分析造成的。卡方检验相对于Logistic回归而言一次只能考虑一个因素，因此在卡方检验中你的性别、专业是分开做的（单因素分析）。如果在Logistic回归中你也分开做性别、专业（单因素分析），那么结果就会与卡方检验完全一样。但是，如果你在Logistic回归中同时使用性别、专业等多个因素（多因素分析），那么模型中的各个因素是可以产生相互影响的，有可能产生共线性。如果性别、专业存在共线性的话，那么Logistic逐步回归就会自动放弃其中一个模型影响力较小的因素（即使这个因素在单因素分析中有显著性也会被放弃）以防止共线性的产生。
二元回归模型的经济意义

文章插图
二元回归模型的经济意义：数据回归分析的目的和意义是将一系列影响因素和结果进行一个拟合，拟合出一个方程，然后通过将这个方程应用到其他同类事件中，可以进行预测。
【二元回归结果解读】多元线性回归模型，在实际经济问题中，一个变量往往受到多个变量的影响。例如，家庭消费支出，除了受家庭可支配收入的影响外，还受诸如家庭所有的财富、物价水平、金融机构存款利息等多种因素的影响。
回归分析
回归模型重要的基础或者方法就是回归分析，回归分析是研究一个变量（被解释变量）关于另一个（些）变量（解释变量）的具体依赖关系的计算方法和理论，建模和分析数据的重要工具。在这里，我们使用曲线/线来拟合这些数据点，在这种方式下，从曲线或线到数据点的距离差异最小。