1樓：
1.對整個模型進行檢驗：似然比檢驗（likelihood ratio test)，統計量為g
2.對單個迴歸係數進行檢驗：wald χ2(chi square，不是埃克斯二)，統計量wald χ2服從卡方分佈。
具體參考相關書籍
2樓：匿名使用者
logistic迴歸是分類資料迴歸分析的一種，而且是最基礎的一種。logistic迴歸應用廣泛、關注度較高，在醫學研究、市場研究等方面比較流行。下圖是cnki學術搜尋給出的學術關注度，可見其被廣泛關注應用程度和時間序列的關係。
logistic迴歸主要應用領域
1、影響因素、危險因素分析
主要在流行病學中應用較多，比較常用的情形是探索某疾病的危險因素，也即影響因素分析。包括從多個可疑影響因素中篩選出具有顯著影響的因素變數，還包括僅考察某單一因素是否為影響某一事件發生與否的因素。
2、**是否發生、發生的概率
如果已經建立了logistic迴歸模型，則可以根據模型，**在不同的自變數情況下，發生某病或某種情況的概率有多大。
3、判別、分類
實際上跟**有些類似，也是根據logistic模型，判斷某人屬於某病或屬於某種情況的概率有多大，也就是看一下這個人有多大的可能性是屬於某病。
logistic迴歸案例一枚：
可看的詳情。
相關因素logistic迴歸分析結果怎麼看?logistic迴歸在spss中怎麼操作?要選哪些統計量?謝謝!
3樓：匿名使用者
在這地方有些說不清楚，我給你找到這個例子，說的比較明白，你看看：
4樓：匿名使用者
所謂logistic模型，或者說logistic迴歸模型，就是人們想為兩分類的應變數作一個迴歸方程出來，可概率的取值在0~1之間，迴歸方程的應變數取值可是在實數集中，直接做會出現0~1範圍之外的不可能結果，因此就有人耍小聰明，將率做了一個logit變換，這樣取值區間就變成了整個實數集，作出來的結果就不會有問題了，從而該方法就被叫做了logistic迴歸。
隨著模型的發展，logistic家族也變得人丁興旺起來，除了最早的兩分類logistic外，還有配對logistic模型，多分類logistic模型、隨機效應的logistic模型等。由於spss的能力所限，對話方塊只能完成其中的兩分類和多分類模型，下面我們就介紹一下最重要和最基本的兩分類模型
5樓：紫菱音飛
最近剛完成了一份~基本上t檢驗和相關性檢驗成顯著就成``具體的可以給我發郵件```[email protected]```因為你說的很空具體的不好作答哈
spss裡面做logistic二元迴歸,怎麼檢驗模型的擬合優度,就是r^2,或者別的可以反映模型整體擬合情況的值.
6樓：匿名使用者
都有的哦，logit迴歸一般不怎麼看r2的，看模型的整體檢驗就行
專業分析找我做
7樓：匿名使用者
logistic無需計算擬合優度
主要看aic等值
我替別人做這類的資料分析蠻多的
怎樣應用spss進行多因素logistic 迴歸分析
怎樣用spss進行logistic迴歸分析
用spss作logistic迴歸分析，結果能說明什麼
8樓：匿名使用者
迴歸方程，主要是看各個自變數的假設檢驗結果，和係數。兩個自變數都有統計學意義，係數分別為-5.423和0.
001，也就是說，隨著自變數一增加一個單位，因變數要降低5.423三個單位。自變數二同理。
比如我的因變數是高血壓患病與否，隨著自變數一得增加，患病危險降低。說明自變數一為保護因素。
9樓：匿名使用者
hosmer and lemeshow test for goodness of fit裡p=0.414，不顯著，方程是好的
wald值代表的是卡方檢驗，p都顯著，進入logistic迴歸方程logistic迴歸方程：
p=exp(0.847-5.423*自變數一+0.001*自變數二)/[1-exp(0.847-5.423*自變數一+0.001*自變數二)]
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