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许多社会科学的观察都只分类而不是连续的.比如,政治学中经常研究的是否选举某候选人;经济学研究中所涉及的是否销售或购买某种商品、是否签订一个合同等等.这种选择量度通常分为两类,即“是与否”.在社会学和人口研究中,人们的社会行为与事件的发生如犯罪、逃学、迁移结婚、离婚、患病等等都可以按照二分类变量来测量分类变量分析通常采用对数线性模型og-linearmodel,而因变量为二分变量时,对数线性模型就变成I。gistic回归模型logistic回归是一个概率型模型,因此可以利用它预测某事件发生的概率。例如在可以根据消费者的一些特征,判断购买某项产品概率有多大。目的:作出以多个自变量估计因变量的logistic回归方程。属于概率型非线性回归。资料:1.因变量为反映某现象发生与不发生的二值变量;2.自变量宜全部或大部分为分类变量,可有少数数值变量。分类变量要数量化。用途:研究哪些变量影响因变量,影响程度方向、大小等。Logistic回归模型⑩一模型的引进D二.Logistic回归模型估计⑩三.Logistic回归模型的评价⑩四Logistic回归系数的统计推断①五.Logistic回归诊断回归建模——二元Logistic回归模型当虚拟变量作为因变量,虚拟变量有两个取值,可使用二元logistic回归。例:在一次有关公共交通的调查中,个调查项目为“是乘坐公交车上下班,还是骑自行车上下班”。因变量有两个取值,当取值为1,乘坐公交车上下班;取值为0,骑自行车上下班。

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