Logistic回歸分析結(jié)果怎么解釋

logistic回歸分析結(jié)果解讀如下：

1. logistic回歸分析也叫 logistic回歸分析，是一種廣義的線(xiàn)性回歸分析模型，它通常用于數(shù)據(jù)挖掘、疾病診斷、經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)等領(lǐng)域。

2.在 logistic回歸分析中，探索因變量 Y與自變 a, b, c, d關(guān)系。眾所周知， a和 b可能是相關(guān)的，在單變量分析中， a, b, c, d是有意義的。一、 b、 c、 d合并的多元模型顯示， a、 c、 d具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，但在分析了 logistic回歸分析時(shí)，探討因變量 Y與自變 a, b, c, d的關(guān)系。

3. logistic回歸的因變量可分為二類(lèi)或多種類(lèi)，但二類(lèi)比較常用，也比較容易解釋。因此，實(shí)際上最常用的是二類(lèi) logistic回歸。

Logistic回歸分析是一種常見(jiàn)的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，用于建立分類(lèi)模型或預(yù)測(cè)模型。它主要是用于響應(yīng)變量是二元變量的情況。下面是基于一個(gè)二元分類(lèi)問(wèn)題的例子來(lái)說(shuō)明如何解釋Logistic回歸分析結(jié)果：

假設(shè)有一組數(shù)據(jù)，是關(guān)于一些人是否購(gòu)買(mǎi)某個(gè)產(chǎn)品的信息。我們想要建立一個(gè)模型來(lái)預(yù)測(cè)人們是否會(huì)購(gòu)買(mǎi)這個(gè)產(chǎn)品。其中，購(gòu)買(mǎi)該產(chǎn)品的人是響應(yīng)變量為1，不購(gòu)買(mǎi)的人是響應(yīng)變量為0。除響應(yīng)變量外，還有一些自變量（也叫預(yù)測(cè)變量）可以影響這個(gè)響應(yīng)變量。例如年齡、性別、收入等。下面是一個(gè)示例模型輸出的結(jié)果：

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Dep. Variable: Bought_Person No. Observations: 2000

Model: Logit Df Residuals: 1996

Method: MLE Df Model: 3

Date: 2021-10-28 13:05 Pseudo R-squ.: 0.3716

Converged: Yes Log-Likelihood: -681.52

```

- Dep. Variable: 響應(yīng)變量的名稱(chēng)是Bought_Person

- No. Observations: 樣本數(shù)量是2000

- Model: 此處使用的是Logit模型

- Df Residuals: 剩余的自由度為1996

- Method: Maximum Likelihood Estimation，即似然函數(shù)最大化

- Df Model: 模型的自由度為3

- Pseudo R-squared: 偽R2值為0.3716

- Converged: 模型已收斂

- Log-Likelihood: 對(duì)數(shù)似然值為-681.52

下面我們逐一解釋這些結(jié)果的含義：

1. 樣本數(shù)量：共有2000個(gè)人的數(shù)據(jù)，這是建模的樣本數(shù)量。

2. Logit模型：這是Logistic回歸模型，是一種常用的建立分類(lèi)模型的方法。

3. 自由度：Df Residuals表示模型的剩余自由度，Df Model表示模型的自由度，它們是衡量模型復(fù)雜度的重要指標(biāo)。自由度越小，表示模型越簡(jiǎn)單。

4. 偽R2值：在Logistic回歸模型中，經(jīng)常使用偽R2來(lái)衡量對(duì)數(shù)據(jù)的擬合程度。偽R2值越大，表示模型對(duì)數(shù)據(jù)的擬合程度越好。但是不同的R2值計(jì)算方法會(huì)得到不同的R2值，因此偽R2只是一種近似方法。

5. 收斂狀態(tài)：表示模型是否已經(jīng)優(yōu)化完成。

6. 對(duì)數(shù)似然值：Log-Likelihood表示用這個(gè)模型計(jì)算出來(lái)的最大對(duì)數(shù)似然值，用于估計(jì)模型的擬合程度。值越大，表示模型擬合程度越好。

通常，我們還需要觀(guān)察模型輸出的系數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)誤、置信區(qū)間和P值等，來(lái)了解自變量對(duì)響應(yīng)變量的影響程度和統(tǒng)計(jì)顯著性。通常我們認(rèn)為P值小于0.05表示自變量具有統(tǒng)計(jì)顯著性。

logistic回歸結(jié)果是:

logistic回歸與多重線(xiàn)性回歸實(shí)際上有很多相同之處，最大的區(qū)別就在于他們的因變量不同，其他的基本都差不多，正是因?yàn)槿绱耍@兩種回歸可以歸于同一個(gè)家族，即廣義線(xiàn)性模型（generalized linear model）。這一家族中的模型形式基本上都差不多，不同的就是因變量不同，如果是連續(xù)的，就是多重線(xiàn)性回歸，如果是二項(xiàng)分布，就是logistic回歸，如果是poisson分布，就是poisson回歸，如果是負(fù)二項(xiàng)分布，就是負(fù)二項(xiàng)回歸，等等。只要注意區(qū)分它們的因變量就可以

Logistic回歸分析結(jié)果可以用來(lái)預(yù)測(cè)一個(gè)二元分類(lèi)問(wèn)題中的一個(gè)事件發(fā)生的概率。一般來(lái)說(shuō)，我們會(huì)關(guān)注以下幾個(gè)指標(biāo)來(lái)解釋模型的效果：

1. 回歸系數(shù)（Coefficients）：回歸系數(shù)表示每個(gè)特征對(duì)結(jié)果的影響，可以用來(lái)確定哪些特征是最重要的。

2. Odds Ratio（對(duì)數(shù)幾率比）：表示特征的一次單位變化對(duì)結(jié)果發(fā)生的影響。Odds Ratio越大，特征對(duì)結(jié)果的影響越大。

3. P 值（P-Value）：用于衡量回歸系數(shù)是否顯著。通常情況下，我們希望 P 值小于0.05，表明回歸系數(shù)具有顯著影響。

4. ROC 曲線(xiàn)（Receiver Operating Characteristic Curve）：ROC曲線(xiàn)可以用來(lái)評(píng)估分類(lèi)模型的準(zhǔn)確性。曲線(xiàn)越靠近左上方，模型的準(zhǔn)確性越高。

需要注意的是，Logistic回歸模型是一個(gè)線(xiàn)性分類(lèi)器，如果特征之間存在復(fù)雜的非線(xiàn)性關(guān)系，可以考慮使用其他模型來(lái)解決問(wèn)題。此外，在進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)還需要注意過(guò)擬合和欠擬合等問(wèn)題。