1樓：surblue是我
logistic迴歸又稱logistic迴歸分析，是一種廣義的線性迴歸分析模型，常用於資料探勘，疾病自動診斷，經濟**等領域。例如，**引發疾病的危險因素，並根據危險因素**疾病發生的概率等。以胃癌病情分析為例，選擇兩組人群，一組是胃癌組，一組是非胃癌組，兩組人群必定具有不同的體徵與生活方式等。
因此因變數就為是否胃癌，值為“是”或“否”，自變數就可以包括很多了，如年齡、性別、飲食習慣、幽門螺桿菌感染等。自變數既可以是連續的，也可以是分類的。然後通過logistic迴歸分析，可以得到自變數的權重，從而可以大致瞭解到底哪些因素是胃癌的危險因素。
同時根據該權值可以根據危險因素**一個人患癌症的可能性。
2樓：匿名使用者
一句話： 用一個數值來衡量兩個函式曲線的相似度，logistic regression的語境：輸入特徵轉化為標量，再應用 sigmoid(簡化的二值softmax)，
在這個語境下：
函式曲線 是 概率分佈 (二項分佈、兩點分佈)，相似度 是 kl散度(交叉熵)，
用spss作logistic迴歸分析，結果能說明什麼
3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。
4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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