南大SPSS课件-多元Logistic回归

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《SPSS回归分析》ppt课件

《SPSS回归分析》ppt课件

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-3.666
.002
从表中可知因变量与自变量的三次回归模型为: y=-166.430+0.029x-5.364E-7x2+5.022E-12x3
9.2 曲线估计
➢拟合效果图
从图形上看出其拟合效果非常好。
8.3 曲线估计
说明:
曲线估计是一个自变量与因变量的非线性回归过程,但 只能处理比较简单的模型。如果有多个自变量与因变量呈非 线性关系时,就需要用其他非线性模型对因变量进行拟合, SPSS 19中提供了“非线性”过程,由于涉及的模型很多,且 非线性回归分析中参数的估计通常是通过迭代方法获得的, 而且对初始值的设置也有较高的要求,如果初始值选择不合 适,即使指定的模型函数非常准确,也会导致迭代过程不收 敛,或者只得到一个局部最优值而不能得到整体最优值。
8.1 回归分析概述
(3)回归分析的一般步骤
第1步 确定回归方程中的因变量和自变量。 第2步 确定回归模型。 第3步 建立回归方程。 第4步 对回归方程进行各种检验。
➢拟合优度检验 ➢回归方程的显著性检验 ➢回归系数的显著性检验
第5步 利用回归方程进行预测。
主要内容
8.1 回归分析概述 8.2 线性回归分析 8.3 曲线估计 8.4 二元Logistic回归分析
8.3 曲线估计
(2) 统计原理
在曲线估计中,有很多的数学模型,选用哪一种形式的回 归方程才能最好地表示出一种曲线的关系往往不是一个简单的 问题,可以用数学方程来表示的各种曲线的数目几乎是没有限 量的。在可能的方程之间,以吻合度而论,也许存在着许多吻 合得同样好的曲线方程。因此,在对曲线的形式的选择上,对 采取什么形式需要有一定的理论,这些理论是由问题本质决定 的。

利用SPSS进行logistic回归分析(二元、多项)

利用SPSS进行logistic回归分析(二元、多项)

线性回归是很重要的一种回归方法,但是线性回归只适用于因变量为连续型变量的情况,那如果因变量为分类变量呢比方说我们想预测某个病人会不会痊愈,顾客会不会购买产品,等等,这时候我们就要用到logistic回归分析了。

Logistic回归主要分为三类,一种是因变量为二分类得logistic回归,这种回归叫做二项logistic回归,一种是因变量为无序多分类得logistic回归,比如倾向于选择哪种产品,这种回归叫做多项logistic回归。

还有一种是因变量为有序多分类的logistic回归,比如病重的程度是高,中,低呀等等,这种回归也叫累积logistic回归,或者序次logistic回归。

二值logistic回归:选择分析——回归——二元logistic,打开主面板,因变量勾选你的二分类变量,这个没有什么疑问,然后看下边写着一个协变量。

有没有很奇怪什么叫做协变量在二元logistic回归里边可以认为协变量类似于自变量,或者就是自变量。

把你的自变量选到协变量的框框里边。

细心的朋友会发现,在指向协变量的那个箭头下边,还有一个小小的按钮,标着a*b,这个按钮的作用是用来选择交互项的。

我们知道,有时候两个变量合在一起会产生新的效应,比如年龄和结婚次数综合在一起,会对健康程度有一个新的影响,这时候,我们就认为两者有交互效应。

那么我们为了模型的准确,就把这个交互效应也选到模型里去。

我们在右边的那个框框里选择变量a,按住ctrl,在选择变量b,那么我们就同时选住这两个变量了,然后点那个a*b的按钮,这样,一个新的名字很长的变量就出现在协变量的框框里了,就是我们的交互作用的变量。

然后在下边有一个方法的下拉菜单。

默认的是进入,就是强迫所有选择的变量都进入到模型里边。

除去进入法以外,还有三种向前法,三种向后法。

一般默认进入就可以了,如果做出来的模型有变量的p值不合格,就用其他方法在做。

再下边的选择变量则是用来选择你的个案的。

spss中的回归分析PPT课件

spss中的回归分析PPT课件

6、Statistics(统计)对话框 单击“Statistics”按钮,进入统计对话框如图:
第19页/共134页
Estimates(默认选择项):回归系数的估计值(B)及其标准误(Std.Error)、 常数(Constant);标准化回归系数(Beta);B的t值及其双尾显著性水平(Sig.)。
第5页/共134页
H0:1 0, 2 0,, k 0

第6页/共134页
(3)回归系数的显著性检验(t检验) 所谓回归系数的显著性检验,就是根据样 本估计的结果对总体回归系数的有关假设进行 检验。 之所以对回归系数进行显著性检验,是因 为回归方程的显著性检验只能检验所有回归系 数是否同时与零有显著性差异,它不能保证回 归方程中不包含不能较好解释说明因变量变化 的自变量。因此,可以通过回归系数显著性检 验对每个回归系数进行考察。
4、 Selection variable(选择变量):可从源变量栏中 选择一个变量,单击Rule后,通过该变量大于、小于或等于某 一数值,选择进入回归分析的观察单位。
5、Case Labels(个案标签):在左侧的源变量框中选择 一变量作为标签变量进入 Case Labels框中。
第18页/共134页
Model fit(默认选择项):列出进入或从模型中剔除的变量;显示下列拟合 优度统计量:复相关系数(R)、判定系数(R2)、调整 R2(Adjusted R Square)、 估计值的标准误以及方差分析表。
Confidence intervals:回归系数 B的 95%可信区间(95%Confidence interval for B)。
第7页/共134页
回归参数显著性检验的基本步骤。 ① 提出假设

南大SPSS课件-多元Logistic回归

南大SPSS课件-多元Logistic回归

B
Std. Error
-.593
.295
-1.314
.383
-.076
.336
0b
.
.618
.285
0b
.
-.603
.292
-.654
.338
-.321
.347
0b
.
.635
.273
0b
.
a. The referen ce cat ego ry is: 上 课 .
b. This parameter is set to zero because it is redundant.
“Factor”框
OK (其他选项均取默认值)
输出结果及解释
Case Pr ocessing Summar y
偏好 学习方 式
学校
课程 计划
Valid Missing Total S ub p op u latio n
自修 小组 上课 1 2 3 常规 附加
N 79 85 164 120 118 90 163 165 328 0 328 6
-2 Log
Lik elihood of
Red uc ed
Mo d el
C h i-S q uare
51.303a
.0Байду номын сангаас0
df 0
Sig. .
S C HO O L
69.192
17.888
4
.001
PRO GRAM
58.916
7.613
2
.022
The chi-square statistic is the difference in -2 log-lik elihoods

《logistic回归》课件

《logistic回归》课件
03
易于理解和实现: 由于基于逻辑函数,模型输出结 果易于解释,且实现简单。
Logistic回归的优势与不足
• 稳定性好: 在数据量较小或特征维度较高 时,Logistic回归的预测结果相对稳定。
Logistic回归的优势与不足
01
不足:
02
对数据预处理要求高: 需要对输入数据进行标准化或归一化处理,以 避免特征间的尺度差异对模型的影响。
模型假设
01
线性关系
因变量与自变量之间存在线性关系 。
无自相关
因变量与自变量之间不存在自相关 。
03
02
无多重共线性
自变量之间不存在多重共线性,即 自变量之间相互独立。
随机误差项
误差项是独立的,且服从二项分布 。
04
模型参数求解
最大似然估计法
通过最大化似然函数来求解模型参数。
梯度下降法
通过最小化损失函数来求解模型参数。
特征选择与降维
在处理大数据集时,特征选择和降维是提高模 型性能和可解释性的重要手段。
通过使用诸如逐步回归、LASSO回归等方法, 可以自动选择对模型贡献最大的特征,从而减 少特征数量并提高模型的泛化能力。
降维技术如主成分分析(PCA)可以将高维特 征转换为低维特征,简化数据结构并揭示数据 中的潜在模式。
迭代法
通过迭代的方式逐步逼近最优解。
牛顿法
利用牛顿迭代公式求解模型参数。
模型评估指标
准确率
正确预测的样本数占总样本数的比例 。
精度
预测为正例的样本中实际为正例的比 例。
召回率
实际为正例的样本中被预测为正例的 比例。
F1分数
精度和召回率的调和平均数,用于综 合评估模型性能。

SPSS曲线回归多元分析等PPT课件

SPSS曲线回归多元分析等PPT课件

Yˆ 19.7451 7.7771(ln X ); R2 0.9922
2020/1/11
(四)比较决定系数,确定“最佳”方 程
30 y^ = 10.863x + 7.7607
25
R2 = 0.9391
20
15
10
5
0
0
0.5
1
1.5
30 25 20 15 10 5 0
0
y^ = 19.3248 x0.5367 R2 = 0.9823
2020/1/11
(一)53例接受手术的前列腺癌患者情况
2020/1/11
(二)26例冠心病病人和28例对照进 行病例对照研究

? 2020/1/11
26例冠心病病人和28例对照者进行 病例对照研究
2020/1/11
一、logistic回归模型
2020/1/11
概率预报模型
exp( 0 1 X1 p X p ) 1 exp( 0 1 X1 p X p )
逐步回归的重要选项 Method要选为Stepwise Options中要设定合适的选入选出标准(
注:Removal中设定的p值必须大于 Entry中的设定。)
2007年1月
202203/1/11
三、Logistic回归
Logistic regression
可编辑
第一节.非条件logistic回归 第二节.条件logistic回归 第三节. 应用及其注意事项
注意事项
1. 分类自变量的哑变量编码
为了便于解释,对二项分类变量一般 按0、1编码,一般以0表示阴性或较轻 情况,而1表示阳性或较严重情况。如 果对二项分类变量按+1与-1编码,那 么所得的OR exp,(2容 )易造成错误的解释 。

SPSS课件logistic回归分析

SPSS课件logistic回归分析

Logistic回归分析
Log.sav
关于考试
考试时间:下周的上课时间
每人准备一张软盘,在软盘上注明姓名、学 号
Logistic回归分析
数据背景(data13-02) 北京医科大学附属人民医院内分泌科卢纹凯教授课题。 颈总动脉中层厚度imt>0.8mm或有斑块定义为动脉硬 化,因变量type值为1;非硬化imt<0.8mm且无斑块, 因变量type值为0。糖尿病患者123例数据。研究哪 些指标可以判断糖尿病患者是否动脉硬化。自变量 AGE年龄、ALB尿白蛋白、BMI体重指数、ISI胰岛素 敏感指数、SBP收缩压、TG甘油三脂、CHO胆固醇、 DURA糖尿病程。其中尿白蛋白、甘油三脂、胆固醇 三项生化指标在回归估计过程中均使用他们的对数变 量:ALBLN、TGLN、CHOLN。
级分组资料或是计量资料,此时,可以使用logistic
回归来分析பைடு நூலகம்变量(二值变量)与自变量的关系。
三、 Logistic回归分析
Categorical 多分类变量的比较
Save 功能按钮
Option 功能按钮
Logistic回归分析
为研究急性肾衰(AFR)患者死亡的危险因素,经回顾性
调查分析,获得某医院1999~2000年中所有发生AFR的
422名患者的临床资料见数据文件logistic.sav。本资料共涉 及29个变量,分别是:sex, age, 社会支持,慢性病,手术,
肿瘤,糖尿病,动脉硬化,器官移植,cr(血肌酐),hg
(血红蛋白),肾毒性,少尿,lbp,黄疸,昏迷,辅助呼 吸,心衰,肝衰,出血,呼衰,器官衰竭,胰腺炎,dic, 败血症,感染,hbp,透析方式,死亡。其中器官衰竭、和 透析方式为多分类变量,分别有6个和4个水平,定量变量 有age,cr,hg;其余为二分类变量。

Spss软件之logistic回归分析

Spss软件之logistic回归分析
logit(P)=0 1X1 2 X 2 m X m
Logistic regression analysis
(二) 模型参数的意义 如果把logistic模型中的 P看作是在某一暴露状态下发
病的概率,则 β0:表示所有暴露剂量为0时发病与不发病概率之比的 自然对数,反映了疾病的基准状态。 βj :表示当因素 Xj 改变一个单位时logit(P)的改变量。
G 2(ln L1 ln L0)
当样本含量较大时,在零假设下得到的G统计量
近似服从自由度为d(d=p-l)的
2
分布。
由例13-1可以算得
lnL(X1 ) 585.326
•对于 H0:β1=0和 H0:β2=0
lnL(X1 , X2 ) 579.711
Hypothesis test
lnL(X2 ) 597.436
G1 2[lnL(X1 , X2 ) lnL(X2 )]=35.45>3.84 G2 2[lnL(X1 , X2 ) lnL(X1 )]=11.23>3.84
Hypothesis test
上面计算结果说明:在α=0.05检验水准上拒绝H0, 接受H1,说明平衡了饮酒因素的影响后,食管癌 与吸烟有显著性关系;同理,平衡了吸烟因素的 影响后,食管癌与饮酒有显著性关系。
Hypothesis test
2.Wald检验
z bj , Sbj
2
bj Sbj
2
对于大样本资料,在零假设下z 近似
服从标准正态分布,而 则近似服从
自由度=1的 分布。
2
2
Abraham Wald
Hypothesis test
似然比检验可以对自变量增减时所得到的不同回 归模型进行比较,既适合单个自变量的假设检验, 又适合多个自变量的同时检验。Wald检验比较适 合单个自变量的检验,但结果略为保守。

如何用SPSS做logistic回归分析解读课件.doc

如何用SPSS做logistic回归分析解读课件.doc
前面讲的二元logistic回归分析仅适合因变量Y只有两种取值(二分
类)的情况,当Y具有两种以上的取值时,就要用多项logistic回归(M
utinomialLogisticRegression)分析了。这种分析不仅可以用于医疗领
域,也可以用于社会学、经济学、农业研究等多个领域。如不同阶段(初
一、初二、初三)学生视力下降程度,不同龋齿情况(轻度、中度、重
ECAS和NCAS三种,但现在我们仅考虑性别和年龄与ICAS的关系,
因此将分组数据ICAS、ECAS和NCAS转化为1、0分类,是ICAS赋
值为1,否赋值为0。年龄为数值变量,可直接输入到spss中,而性别
需要转化为(1、0)分类变量输入到spss当中,假设男性为1,女性为
0,但在后续分析中系统会将1,0置换(下面还会介绍),因此为方便
(Covariates)框中,在协变量下方的“方法(Method)”一栏中,共有
七个选项。采用第一种方法,即系统默认的强迫回归方法(进入“Enter)”。
接下来我们将对分类(Categorical),保存(Save),选项(Options)
按照如图1-4、1-5、1-6中所示进行设置。在“分类”对话框中,因为性
单击继续。当然也可以选择“第一类别”和“最后类别”,入选中分别表
示以最低数值或最高数值作为参考类别。其他设置与二元Logistic分析
相似,将我们要输出的项勾选即可,点击图2-5中确定,输出数据。
输出数据基本与二元Logistic分析相似,我们重点讲下最后一项“参
考估计”,如图2-7所示,其中参考类别为ICAS=1的分类情况,而其中
19、学而不思则惘,思而不学则殆。——孔子
20、读书给人以快乐、给人以光彩、给人以才干。——培根
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-2 Log
Lik elihood of
Red uc ed
Mo d el
C h i-S q uare
51.303a
.000
df 0
Sig. .
S C HO O L
69.192
17.888
4
.001
PRO GRAM
58.916
7.613
2
.022
The chi-square statistic is the difference in -2 log-lik elihoods
学校 课程计划
学生偏好的学习方式
school program 自修
小组
上课
1
常规
10
17
26
附加
5
12
50
2
常规
21
17
26
附加
16
12
36
3
常规
15
15
16
附加
12
12
20
1.建立数据 文件
SPSS的基本操作
2.对数据进行加权: Data →Weight cased 选择“Weight Cased by:” 将变量“count”选入“Frequency Variable”
Marginal P erc en tage
24.1% 25.9% 50.0% 36.6% 36.0% 27.4% 49.7% 50.3% 100.0%
该表为总模型的似然比检验结果,可见最终模型和
只含有常数项的初始模型相比,-2LL值从78.128下 降至51.303,下降了26.825,似然比卡方检验的 P-值小于0.01,说明模型整体是显著的。
W ald 4.040
11.783 .052 . 4.702 . 4.251 3.737 .852 . 5.417 .
df 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0
Sig. .044 .001 .820 . .030 . .039 .053 .356 . .020 .
Exp(B)
95% Confidence Interval for Exp(B)
型:ln 来自PY PY
b a

b

11x1

1p xp
ln

PY PY

c a

c

21x1

2
pxp
如果希望比较b和c两组,则直接将上述两方 程相减即可得到相应函数。
例题:
研究不同学校和不同课程计划对学生学习方式偏好的 影响,得到数据如下表。试进行logistic回归分析。
偏 好 学 习 方 式a 自修
小组
In terc ep t [S C HO O L=1] [S C HO O L=2] [S C HO O L=3] [PRO GRAM=1] [PRO GRAM=2] In terc ep t [S C HO O L=1] [S C HO O L=2] [S C HO O L=3] [PRO GRAM=1] [PRO GRAM=2]
Lower Bound Upper Bound
.269 .926
. 1.855
.
.127 .479
. 1.061
.
.569 1.791
. 3.244
.
.520 .726
. 1.887
.
.268 .367
. 1.105
.
1.009 1.434
. 3.221
.
各回归系数显著性检验
Parameter Estimates
B
Std. Error
-.593
.295
-1.314
.383
-.076
.336
0b
.
.618
.285
0b
.
-.603
.292
-.654
.338
-.321
.347
0b
.
.635
.273
0b
.
a. The referen ce cat ego ry is: 上 课 .
b. This parameter is set to zero because it is redundant.
Mo d el Intercept O nly F in al
Model Fitting Information
-2 Log Lik elihood
78.128
51.303
C h i-S q uare 26.825
df 6
Sig. .000
类R2指标,此处因只有分类变量,所以 三个决定系数都非常低,不过在Logistic 模型分析中它们的用处不太大。
框 OK
3. Analyze
→Regression

→ Multinomial Logistic
打开Multinomial Logistic Regression对话 框:
4.将变量“style”选入“Dependent”框中 5.将变量“school”和“program”选入
Parameter Estimates
偏 好 学 习 方 式a 自修
小组
In terc ep t [S C HO O L=1] [S C HO O L=2] [S C HO O L=3] [PRO GRAM=1] [PRO GRAM=2] In terc ep t [S C HO O L=1] [S C HO O L=2] [S C HO O L=3] [PRO GRAM=1] [PRO GRAM=2]
“Factor”框
OK (其他选项均取默认值)
输出结果及解释
Case Pr ocessing Summar y
偏好 学习方 式
学校
课程 计划
Valid Missing Total S ub p op u latio n
自修 小组 上课 1 2 3 常规 附加
N 79 85 164 120 118 90 163 165 328 0 328 6
Multinomial Logistic Regression
一、概述
当因变量为分类变量,并且分类数大于2 时,进行回归分析时,可使用该模型。
数学模型:以Y分三类情形为例。
假定因变量Y为分类变量,类数为3,各类之
间无顺序之分,且假定Y的取值分别为a、b、
c,选Y=a为b和c的共同参照组,则有以下模
Ln p自修 0.593 1.134 school1 0.076 school2 0.618 program p上课
Ln p小组 0.603 0.654 school1 0.321 school2 0.635 program p上课
其中:school=3和program=2为参照,因此其参数为0。
Pseudo R-Square
Cox and Snell
.079
Nagelk erk e
.090
Mc Fadd en
.039
似然比检验
该表结果表明,在5%的显著水平下, “XCHOOL”和“PROGRAM”两个变量的作用都 是显著的。
Likelihood Ratio Tests
Effect In terc ep t
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