logistic回歸模型總結(jié).doc

轉(zhuǎn)載logistic回歸模型總結(jié) logistic回歸模型是最成熟也是應(yīng)用最廣泛的分類模型，通過學(xué)習(xí)和實(shí)踐擬通過從入門、進(jìn)階到高級(jí)的過程對(duì)其進(jìn)行總結(jié)，以便加深自己的理解也為對(duì)此有興趣者提供學(xué)習(xí)的便利。一、有關(guān)logistic的基本概念logistic回歸主要用來預(yù)測(cè)離散因變量與一組解釋變量之間的關(guān)系最常用的是二值型logistic。即因變量的取值只包含兩個(gè)類別例如：好、壞 ；發(fā)生、不發(fā)生；常用Y=1或Y=0表示 X表示解釋變量則P（Y=1|X）表示在X的條件下Y=1的概率，logistic回歸的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：log（p/1-p）=A+BX 其中p/1-p稱為優(yōu)勢(shì)比（） 即發(fā)生與不發(fā)生的概率之比可以根據(jù)上式反求出P（Y=1|X）/（-L）根據(jù)樣本資料可以通過最大似然估計(jì)計(jì)算出模型的參數(shù)然后根據(jù)求出的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)下面介紹logistic回歸在中的實(shí)現(xiàn)以及輸出結(jié)果的解釋二、logistic回歸模型初步中回歸輸出結(jié)果主要包括預(yù)測(cè)模型的評(píng)價(jià)以及模型的參數(shù)預(yù)測(cè)模型的評(píng)價(jià)與多元線性回歸模型的評(píng)價(jià)類似主要從以下幾個(gè)層次進(jìn)行（）模型的整體擬合優(yōu)度主要評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)值與觀測(cè)值之間的總體一致性?？梢酝ㄟ^以下兩個(gè)指標(biāo)來進(jìn)行檢驗(yàn)、osmer-Lemeshowz指標(biāo) HL統(tǒng)計(jì)量的原假設(shè)Ho是預(yù)測(cè)值和觀測(cè)值之間無顯著差異，因此HL指標(biāo)的P-Value的值越大，越不能拒絕原假設(shè)，即說明模型很好的擬合了數(shù)據(jù)。在中這個(gè)指標(biāo)可以用LACKFIT選項(xiàng)進(jìn)行調(diào)用、AIC和SC指標(biāo) 即池雷準(zhǔn)則和施瓦茨準(zhǔn)則 與線性回歸類似AIC和SC越小說明模型擬合的越好（2）從整體上看解釋變量對(duì)因變量有無解釋作用 相當(dāng)于多元回歸中的F檢驗(yàn) 在logistic回歸中可以通過似然比（likelihood ratiotest）進(jìn)行檢驗(yàn)（3）解釋變量解釋在多大程度上解釋了因變量 與線性回歸中的R2作用類似在logistic回歸中可以通過Rsquare和C統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行度量在SAS中通過RSQ來調(diào)用Rsquare，C統(tǒng)計(jì)量自動(dòng)輸出 (4)模型評(píng)價(jià)指標(biāo)匯總統(tǒng)計(jì)量趨勢(shì)擬合作用SAS調(diào)用命令備注AIC、SC越小越好類似與多元回歸中的殘差平方和模型自動(dòng)輸出 似然比卡方越大越好類似與多元回歸中的回歸平方和自動(dòng)輸出P值越小越好RSQUARE越大越好類似與多元回歸中的R2用RSQ選項(xiàng)調(diào)用 C統(tǒng)計(jì)量越大越好度量觀測(cè)值和條件預(yù)測(cè)的相