什么是二元logi
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发布时间：2024-10-24 01:02
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时间：2024-11-05 16:30
二元逻辑回归，一种用于二分类问题的统计分析方法，通过在模型中选择变量来预测因变量的概率。在回归分析中，Y（因变量）与X（自变量）的关系被建模，但需要排除协变量的影响，这些是不易控制但可能影响结果的因素。在变量选择上，有多种策略可供选择：
前进法：逐次引入变量，按与现有变量相关性最强的顺序，适合样本量小的情况，但可能忽略抑制效应。
后退法：逐个剔除变量，基于与现有变量的相关性弱度，对抑制效应的处理较好，但计算可能复杂。
最优子集法：寻找最优变量组合，但计算复杂。
全变量法：一次性引入所有变量，但样本量小或缺失数据多时可能导致问题。
在二分类逻辑回归中，有七种变量选择方法，包括Enter（同时输入）、向前选择（得分统计量或似然比）、向前选择（Wald）、向后去除（似然比或Wald）等。前进法和后退法在特定情况下可能会得到不同的结果，因为变量的重要性可能因模型中其他变量的存在而改变，即所谓的抑制效应。在实践中，选择哪种方法通常取决于模型的适用性、计算资源和数据特性。一般来说，后退法被认为更准确，但当变量众多时，可能需要更多时间。stepwise方法使用广泛，但需谨慎使用，关键在于找到拟合度最高的模型，例如通过最大化的决定系数R2来判断。所以，选择变量的方法没有绝对的好坏，关键是找到最适合数据的模型。
