精华内容
下载资源
问答
  • 详细介绍二分类多分类logistic学位论文
  • 多分类有序反应变量logistic逐步回归分析在上海市医疗保险调查中的应用
  • r语言做二分类logistic回归分析

    万次阅读 多人点赞 2017-03-02 18:45:33
    ,data=safe,family=binomial)#logistic模型 summary(glm.safe) #第3步:逐步回归 glm.safe1(glm.safe) summary(glm.safe1)#逐步回归 #第4步:模型解读 coef(glm.safe1)#用以解释模型 exp(glm....
    #第1步:读入数据
    
    setwd("C:/Users/IBM/Desktop/logsistic建模/3.2建模")#设定当前的工作目录,重要!
    safe<-read.csv("model2.csv",header=T)
    str(safe) #看表头
    colnames(safe)#看列名
    attach(safe)
    cor(safe)   #变量间相关系数阵

    #第2步:使用glm函数计算.
    glm.safe<-glm(is_run~reg_age+reg_life+heart_num+max_period
    +min_period+median25_period+median50_period+median75_period
    +lost_num_m30+avg_income_fund+avg_amt_fund+avg_nums_fund
    +avg_amt_p2p+avg_nums_p2p+log_num+avg_income_p2p
    ,data=safe,family=binomial)#logistic模型
    summary(glm.safe)

    #第3步:逐步回归
    glm.safe1<-step(glm.safe)
    summary(glm.safe1)#逐步回归

    #第4步:模型解读
    coef(glm.safe1)#用以解释模型
    exp(glm.safe1$coefficients) #解释Odds比与x的关系
    exp(confint(glm.safe1)) #回归系数的置信区间
    xp05<-0/glm.safe1$coefficients[]
    xp05 #求使得pi为0.5的x
    ratio05<-glm.safe1$coefficients[]*0.25
    ratio05 #pi为0.5处的pi关于x的变化率

    #第5步:模型评价
    #5.1计算决定系数
    R2cox<-1-exp((glm.safe1$deviance-glm.safe1$null.deviance)/length(is_run))

    #5.2计算Cox-Snell拟合优度
    cat("Cox-Snell R2=",R2cox,"\n")
    R2nag<-R2cox/(1-exp((-glm.safe1$null.deviance)/length(is_run)))

    #5.3计算Nagelkerke拟合优度
    cat("Nagelkerke R2=",R2nag,"\n")

    #5.4残差分析
    plot(residuals(glm.safe1))

    #5.5异常值诊断
    library(car)
    influencePlot(glm.safe1)

    #第6步:分类表
    fitt.pi<-fitted(glm.safe1)#同predict(glm.safe1,data.frame(x2=x2),type="resp")
    ypred<-1*(fitt.pi>0.5) #1*逻辑变量就变成了0和1变量
    ypred
    length(ypred)
    n<-table(safe$is_run,ypred)
    n
    Percantage<-c(n[1,1]/sum(n[1,]),n[2,2]/sum(n[2,]))
    Percantage
    rbind(Category,Percantage)

    展开全文
  • R语言无序多分类Logistic回归模型实战 目录 R语言无序多分类Logistic回归模型实战 #导入包 #加载数据数据编码 #模型构建、假设检验、预测推理 #mlogit包项logit的模型拟合函数 #导入包 ...

    R语言无序多分类Logistic回归模型实战

    目录

    R语言无序多分类Logistic回归模型实战

    #导入包

    #加载数据数据编码

    展开全文
  • 视频地址:... Case Processing Summary(案例处理摘要) 告诉参与本次分析的大致情况(占比) Model Fitting Information(模型拟合信息) 判别真实数据与模型方程的拟合程度 Pseudo R-S...

    视频地址:https://tv.sohu.com/v/dXMvMjU3MDY4NDc1LzgxMjc3NzA4LnNodG1s.html?src=list

    Case Processing Summary(案例处理摘要)

    告诉参与本次分析的大致情况(占比)

    Model Fitting Information(模型拟合信息)

    判别真实数据与模型方程的拟合程度

    Pseudo R-Square(伪R方 / 判别系数)

    对模型中所有的自变量的偏回归系数是否为0进行显著性检验,越接近1拟合度越高,并不是最权威的衡量角度

    Likelihood Ratio Tests(似然比检验)

    看自变量是否显著影响因变量

    Parameter Estimates(参数估计)—— 最重要的表

    看显著性和Exp(B)

    结果分析:http://blog.sina.com.cn/s/blog_653596f00102yj18.html

    展开全文
  • 有序分类logistic回归-R语言

    万次阅读 2019-04-09 17:58:24
    因变量为分类变量,且分类间有次序关系,针对因变量为分类型数据的情况应该选用Logistic回归,故应采用有序多分类Logistic回归分析模型进行分析。 常应用的方向为:空气污染预测、医学类研究、心理学研究...

    有序分类logistic回归

    正如字面理解,包含两个方面:一是有序性,如调研中常用的满意度常用李克特量表,即有序的因变量;二是logistic分类,如1代表优秀、2代表良好、3代表一般等等。

    因变量为分类变量,且分类间有次序关系,针对因变量为分类型数据的情况应该选用Logistic回归,故应采用有序多分类的Logistic回归分析模型进行分析。

    常应用的方向为:空气污染预测、医学类研究、心理学研究、满意度等定量研究。

    本文分为五个步骤来进行有序分类logistic回归。

    第一步:相关性分析
    chart.Correlation(data,histogram= TRUE,pch=19)
    
    第二步:进行有序分类Logistic回归模型拟合,检验模型是否收敛,同时得到有序分类logistic回归模型中截距和回归系数的最大似然估计值
    fit01<-polr(factor(y1)~x1+x2+x3+x4+x5+x6,data=data)summary(fit01)
    
    第三步:对有序分类Logistic回归模型中的各个自变量回归系数进行显著性检验
    drop1(fit01,test="Chi") 
    
    第四步,检验有序Logistic回归模型进行检验,是否存在统计学意义
    fit01a<-polr(factor(y1)~1,data=data)
    fit01b<-polr(factor(y1)~ x1+x2+x3+x4+x5+x6,data=data)
    anova(fit01a,fit01b)
    
    第五步,预测有序Logistic回归模型拟合得到的值,然后将预测值与观察值进行对比,检验模型的预测效果
    pred.data<-predict(fit01)
    n<-table(data01$y1,pred.data);n
    Percantage<-c(n[1,1]/sum(n[1,]),n[2,2]/sum(n[2,]),n[3,3]/sum(n[3,]))
    rbind(n,Percantage)
    

    文/唏颜 一个偶尔三分钟、会耍代码的小白~ 请珍惜我的整理,转载请联系作者获得授权,并标注“唏颜”这个小白~

    展开全文
  • SPSS实例教程:有序多分类Logistic回归

    万次阅读 多人点赞 2017-10-29 22:38:21
    SPSS实例教程:有序多分类Logistic回归 医小咖 10 个月前 1、问题与数据 在某胃癌筛查项目中,研究者想了解首诊胃癌分期(Stage)与患者的经济水平的关系,以确定胃癌筛查的重点人群。为了避免性别因素对结论的...
  • 分类变量logistic回归分析--1

    千次阅读 2020-09-23 22:58:49
    2. 多分类logistic回归分析 因变量(y变量)是分类的,包括无序和有序的。 无序的类别因变量:对应无序分类logistic回归模型 有序的类别因变量:有序分类logistic回归模型 2.1 无序多分类logistic回归...
  • 点击上方蓝字关注我们在社会科学的研究中,经常会遇到二元变量的情况,...如果希望根据一系列预测变量的值来预测某种特征或结果是否存在,且因变量为二元变量,通常采用二元Logistic回归。1二元逻辑回归分析的原理与...
  • 结合实际情况,可以将Logistic回归分析分为3类,分别是二元Logistic回归分析、多元有序Logistic回归分析和多元无序Logistic回归分析,如下图。Logistic回归分析用于研究X对Y的影响,并且对X的数据类型没有要求,X...
  • 一文掌握多分类logistic回归

    千次阅读 2020-08-21 11:55:28
    Logistic回归分析(logit回归)一般可分为3类,分别是二元Logistic回归分析、多分类Logistic回归分析和有序Logistic回归分析。logistic回归分析类型如下所示。 Logistic回归分析用于研究X对Y的影响,并且对X的...
  • 批量多分类logistic回归并导出结果

    千次阅读 2020-10-22 21:34:21
    做代谢组学分析,一共有147种代谢物,需要每个单独和其他选定的协变量一起放入线性回归模型中,依次替换147种代谢物,完成147次回归分析。 实现步骤: R语言 1、 数据预处理:excel和spss 2、 for循环 3、 multinom...
  • Logistic Regression 是一个非常经典的...Logistic Regression 虽然被称为回归,但其实际上是分类模型,并常用于二分类Logistic Regression 因其简单、可并行化、可解释强深受工业界喜爱。Logistic 回归的本质是...
  • sklearn对机器学习的常用算法进行了封装,包括回归、降维、分类、聚类等。对于以下的机器学习分类实践所用到的函数及方法进行说明。 1.np.c_[ ]和np.r_[ ]的用法解析 >>> import numpy as np >>> a=np.array([[1,2,3...
  • 根据因变量得离散特征:常用得Logistic回归分析方法有3终,包括二元Logistic回归分析、多元Logistic回归分析以及有序Logistic回归分析等。 13.1二元Logistic回归分析 我们经常会遇到因变量只有两种取值的情况,...
  • 作者:朱驰单位:上海市东方医院南院检验科上一篇《超实用干货—检验人最常用的统计学分析方法梳理(一)》我们简单梳理了常用的比较分析的统计...今天我们就来梳理一下SPSS作logistic回归分析。在做logistic回归分...
  • Logistic回归 分类算法 python实现 第一章 Python 机器学习入门之Logistic回归 分类算法 文章目录Logistic回归 分类算法 python实现前言一、Logistic回归是什么?二、Python实现1.引入库2.读入数据实验结果 前言...
  • R语言 | 二分类多分类的逻辑回归实现

    万次阅读 多人点赞 2020-05-13 21:33:53
    目录二分类逻辑回归数据准备模型构建模型检验多分类逻辑回归分类逻辑回归 首先,我先展示下我逻辑回归的总体代码,如果有基础的同志需要的话,可以直接修改数据和参数拿去用呀: library(lattice) library(ggplot...
  • logistic 回归分析

    万次阅读 2018-04-28 20:53:28
    参考: http://blog.sina.com.cn/s/blog_7147f6870102vxwj.html http://chen.yi.bo.blog.163.com/blog/static/150621109201010301321654/ http://beader.me/2014/05/03/logistic-regression/ log...
  • 一文掌握有序logistic回归分析

    千次阅读 2020-08-28 17:12:31
    Logistic回归分析(logit回归)一般可分为3类,分别是二元logistic回归分析、多分类Logistic回归分析和有序Logistic回归分析。logistic回归分析类型如下所示。 Logistic回归分析用于研究X对Y的影响,并且对X...
  • 建立多分类logistic模型的R语言代码

    万次阅读 2015-12-13 14:15:16
    setwd("C:/Users/lenovo/Desktop/回归12月1日成果") #设定当前的工作目录 ...#使用multinom做类别logistic回归 library(nnet) mult.cere summary(mult.cere) mult.cere1做系数的显著性检验 mult.c
  • 在医学研究中,为了控制一些重要的混杂因素,经常会把病例和对照按年龄,性别等条件进行配对,...病历对照研究或者倾向得分匹配研究(一种将研究数据处理成‘随机对照实验数据’的方法)中常使用条件Logistic回归进...
  • 影响关系研究是所有研究中最为常见的。...如果Y为定类数据,研究影响关系,正确做法是选择Logistic回归分析。01. 概念Logistic回归分析也用于研究影响关系,即X对于Y的影响情况。Y为定类数据,X可以是...
  • 本文的目的是完成一个逻辑回归分析。使你对分析步骤和思维过程有一个基本概念。 library(tidyverse) library(broom) 这些数据来自一项正在进行的对镇居民的心血管研究。其目的是预测一个病人是否有未来10年的...
  • Logistic回归分类模型

    千次阅读 2020-03-22 10:42:14
    逻辑回归Logistic Regression)是一种用于解决二分类(0 or 1)问题的机器学习方法,用于估计某种事物的可能性。
  • 1、logistic回归是一个用于二分分类的算法 非1即0算法, 例如识别一张图片,假设这张图片像素是6464,那么就可以得到三个6464的矩阵,三个矩阵分别表示红绿蓝,这是一个样本,把三个矩阵的数据组合起来就是12288,...
  • logistic回归回归分析的一种, 函数表达式为 在matlab中可以画出其graph: x = -10:0.1:10; y = 1./(exp(-x)+1); plot(x,y,'g-x'); title('logistic function'); xlabel('x');ylabel('y'); 以上是一维的...
  • 点击上方“蓝字”,我们一起分析数据Logistic回归是最常用的因素回归模型,在医学研究中,常用于研究疾病的危险因素,下面我们一起来看看,R语言是如何实现Logistic回归的。1第一步 导入数据首先,在excel里全选数据集...
  • 通常,我在回归类中一直说的一句话是“请,看看您的数据”。在上一篇文章中,我们一直像大多数计量经济学家一样玩:我们没有查看数据。实际上,如果我们查看单个损失的分布,那么在数据集中,我们会看到以下内容: ...
  • 本文为原创文章:http://blog.csdn.net/programmer_wei/article/details/52072939Logistic Regression(逻辑回归)是机器学习中一个非常非常常见的模型,在实际生产环境中也常常被使用,是一种经典的分类模型(不是...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 10,148
精华内容 4,059
关键字:

r多分类logistic回归分析