多元logistics回归分析

发布网友发布时间：2024-10-07 17:45

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热心网友时间：2024-12-14 14:44

多元 logistics 回归是一种多分类分析方法，适用于因变量有三个及以上分类，如口味（苦、甜、酸、辣）和辣度（微辣、中辣、重辣）等。它通过多个二元 logistics 回归模型来描述不同类别相对于参照类别的影响。在实际应用中，比如研究饮食口味偏好，会根据自变量（如年龄、婚姻状况、生活态度）分析不同分类变量的影响。

条件包括因变量为分类或连续变量，自变量为分类变量，协变量也为分类变量。操作步骤包括建立数据文件，对因变量加权，选择多项 logistics 回归分析，设置参考类别和模型参数，以及查看统计信息和模型结果。例如，通过分析数据，我们构建了两个二元回归模型，以考察年龄、婚姻状态和生活态度对口味选择的影响。

分析结果显示，模型通过了检验，且解释了大部分原始数据的变异，但仍有部分未被完全解释。参数估计表揭示了各个自变量对不同口味偏好的影响，如21~25岁的年轻人更倾向于酸味。模型预测结果显示，辣味偏好预测准确率为100%，其他口味稍低，总体预测准确率为83.9%。通过多项 logistic 回归，我们可以计算每个受访者选择各个口味的概率，并据此做出预测。