无序多分类logistic回归模型检验需要做哪些检验

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-12-08 05:58 标签： 多项分类logistic回归
请问用SPSS做logistic回归时 多分类变量怎么设置哑变量分自变量为有序多分类和无序多分类的情况
在SPSS中将多分类变量设置为哑变量比较麻烦,其中的一种方法就是将该多分类变量转换成N-1列的哑变量,举例来说,原多分类变量有四个取值（A/B/C/D）,这时需要设置三列哑变量,比如D2,D3,D4用如果变量值是B,则D2=1,否则取0,如果是C,则用D3=1,否则取0,如果是D,则D4=1,否则取0D2 D3 D41 0 0——》B0 1 0——》C1 0 0——》B0 0 1——》D0 0 0——》A注意,4分类只能设置3个哑变量,否则会出现虚拟变量陷阱问题,另外还需要考虑设置很多虚拟变量会造成自由度和共线性问题.
为您推荐：
其他类似问题
扫描下载二维码多分类有序反应变量logistic回归应用条件的检验_百度文库
两大类热门资源免费畅读
续费一年阅读会员，立省24元！
多分类有序反应变量logistic回归应用条件的检验
上传于||文档简介
&&多​分​类​有​序​反​应​变​量​l​o​g​i​s​t​i​c​回​归​应​用​条​件​的​检​验
阅读已结束，如果下载本文需要使用5下载券
想免费下载本文？
定制HR最喜欢的简历
你可能喜欢工具类服务
编辑部专用服务
作者专用服务
多分类Logistic回归及其统计推断
本文主要用剔除异常数据方法研究多分类Logistic回归模型的回归诊断问题及其应用.　　
二分类Logistic回归模型已经有丰富的理论,然而对多分类Logistic回归模型的理论,尤其是回归诊断问题的成果还不多.本文讨论了多分类Logistic回归模型的一些理论.并给出多分类Logistic回归模型的应用案例.　　
本文首先讨论二分类Logistic回归模型的Fisher信息阵和剔除第j个观测值之后的极大似然估计算法;然后,采用偏差的方法考虑了二分类Logistic回归模型的回归诊断问题,为将该理论推广到多分类的情况作基础;再后讨论多分类Logistic回归模型的形式,借助于第一章的预备知识把研究内容推广到了多分类Logistic回归模型.论文重点讨论多分类Logistic回归模型参数的最小二乘估计、极大似然估计的算法;采用偏差的方法考查了多分类Logistic回归模型的回归诊断问题,并给出案例分析.最后,讨论多分类Logistic回归模型的拟合优度检验问题,介绍了三种拟合优度检验的方法,通过模拟比较检验的功效.　　
本文的特色之处在于使用剔除异常数据的方法来研究多分类Logistic回归模型的回归诊断问题,意义在于,每次剔除后回归计算不必完全重新运行,节省了运算时间.
学科专业：
授予学位：
学位授予单位：
导师姓名：
学位年度：
在线出版日期：
本文读者也读过
相关检索词
万方数据知识服务平台--国家科技支撑计划资助项目（编号：2006BAH03B01）(C)北京万方数据股份有限公司
万方数据电子出版社【图文】各种回归模型适用条件,logistic回归_百度文库
两大类热门资源免费畅读
续费一年阅读会员，立省24元！
评价文档：
各种回归模型适用条件,logistic回归
上传于||暂无简介
大小：167.50KB
登录百度文库，专享文档复制特权，财富值每天免费拿！
你可能喜欢

我要回帖

更多关于 多项分类logistic回归 的文章

 

随机推荐