为什么做logistic模型时sig大于0.05

SPSS仅在线性回归中设置了共线性检验,而在logistic回归中并未设置共线性检验,我的理解是没有必要,因此不需要考虑这个问题.对于分类自变量,唯一需要注意的不要产生哑变量陷阱而造成共线性,只要你不

logistic无需计算拟合优度主要看aic等值我替别人做这类的数据分析蛮多的

logistic回归模型,主要是用来对多因素影响的事件进行概率预测,它是普通多元线性回归模型的进一步扩展,logistic模型是非线性模型.比如说我们曾经做过的土地利用评价,就分别用多元线性回归模型和

先做方差分析,确定印象因素对因变量的影响程度,应变量反应不敏感、和其它变量存在多重共线性的变量可以剔除.

额,本来看到这个问题很久,不想冒泡,因为做这种东西没有技术含量.但是出来冒泡的原因是：楼上的不要误导人,这么多变量还是线性回归?你是学统计的吗?何况不可能没有多重共线问题的.自己的建议：使用因子分析或

对于自变量可以是虚拟变量也可以不是不是必须的--···因子分析的检验通过了么那个要大于80%的那种没有数据凭空说····无法判断

clcdata=[116.67214.29313.23412.89511.63611.45710.9888.8198.59108.22117.62127.55136.73];t=data(:,1);y

已经有相关的回答了http://zhidao.baidu.com/question/1913838.html如果觉得不够详细就去看书吧,这里很难解释清楚的.

第一问的“好”,是指问增长率快吗?是的话,根据logistic模型,在个体数达到生态承载力的一半,即10000/2=5000时,增长速率最快.第二问不好回答啊,因为瞬时增长率没有时间单位（每天,每月,

存在的问题主要有两方面：1、你这个拟合函数不对的,是不符合logistic人口增长模型2、x=[...]和y=[...]数据之间不要加逗号,应写成x=[195319641982199020002010

functionN=ymlogistic(beta,t)%在当前文件夹下保存为ymlogistic.m文件a=beta(1);b=beta(2);N=a*exp(b*t);%%%%%%%%%%%%%%

能做回归.设成LNp/1-p形式因为p的范围是0--1,不能做回归,设成LNp/1-p形式负无穷到正无穷.就可以了.

eta0=[2000.1];是b=beta(1);k=beta(2);的初始值.初始值确定是一个比较头疼的事,完全凭自己的感觉来初选,一般可用随机数来初步确定,看结果是否你要数据,然后再调整,直到满意

用极大似然估计方法求解似然函数的,如果详细讲下来估计要2天.实际用的时候都是统计软件算的呀.

【1】初始值是这么定的：>>[c,d]=solve('c/(1+(c/60.2-1)*exp(-5*d))=67.2','c/(1+(c/60.2-1)*exp(-20*d))=90.9','c','

syms x y, y=112.5/(1+29*exp(-0.5*x)), ezplot(y);

这个数据没有logistic规律吧～下面程序你参考一下：% curvefitLogistic.m% 在实际应用时, 只有在确认所得的生物数据具有 logisti

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

多重共线性等多种原因可以导致这个结果你纳入的变量太多了,说明你根本不懂统计就在乱操作我替别人做这类的数据分析蛮多的再问：你能留一个你的扣扣号给我吗？我们扣聊、、最近处理这个数据真的遇到很多问题，希望你

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