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二分类逻辑回归分析中prob代表什么

归档日期:06-27       文本归类:多类逻辑      文章编辑:爱尚语录

  首先,通常人们将“Logistic回归”、“Logistic模型”、“Logistic回归模型”及“Logit模型”的称谓相互通用,来指同一个模型,唯一的区别是形式有所不同:logistic回归是直接估计概率,而logit模型对概率做了Logit转换。不过,SPSS软件好像将以分类自变量构成的模型称为Logit模型,而将既有分类自变量又有连续自变量的模型称为Logistic回归模型。至于是二元还是多元,关键是看因变量类别的多少,多元是二元的扩展。

  其次,当因变量是名义变量时,Logit和Probit没有本质的区别,一般情况下可以换用。区别在于采用的分布函数不同,前者假设随机变量服从逻辑概率分布,而后者假设随机变量服从正态分布。其实,这两种分布函数的公式很相似,函数值相差也并不大,唯一的区别在于逻辑概率分布函数的尾巴比正态分布粗一些。但是,如果因变量是序次变量,回归时只能用有序Probit模型。有序Probit可以看作是Probit的扩展

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