SPSS给出的logistics曲线拟合结果怎么看

您先百度看看Logistic函数的一般表达式,然后对照表格抄写即可.南心网提供.再问：谢谢您，我补充的那个函数您看得懂吗，帮忙解答下~再答：那个是幂指数，两个乘号就不懂咯，难道是平方？再问：搞懂啦，前

这个有序多分类变量是自变量还是因变量啊?自变量的话看似然比检验,显著的话就不能当作数值型变量,而需要当作分类变量来做,转换成哑变量；因变量的话用multinomiallogistic来做.

在回归分析模型Y=β0+β1X+ε（一元线性回归模型）中,Y是被解释变量,就称为因变量.X是解释变量,称为自变量.表示为：因变量Y随自变量X的变化而变化.协变量是指那些人为很难控制的变量,通常在回归分

用SPSS作Logistic回归分析,自变量较多,先用单因素分析对自变量进行筛选,得出回归方程,主要是看各个自变量的假设检验结果,和系数.两个自变量都有统计学

就是系数加上变量这么来写啊,比如0.196VAR00002-0.152VAR00003-.我替别人做这类的数据分析蛮多的

建议楼主看下这个模型的定义公式即可再问：不知道spss里面的函数形式是什么logistic有很多种写法不知道它用得哪一种再答：那就具体看下，你的参考范文，或者参考案例之类的，一般会有具体介绍，方程的

要大于等于三个水平的分类变量才有必要生成哑变量的,只有两个水平的话不用.logi回归的因变量就是只能俩水平：0和1的.我一般生成哑变量是直接conpute的.简单说分类指的是一个变量在测量中的属性,就

没有这么麻烦,很容易的：在Logistic回归主界面中同时选择月收入与受教育程度这两个变量（按住Ctrl键不放,用鼠标分别点击月收入与受教育程度）,然后点击>a*b>键就可以了.再问：你好，此外，我还

把196个根据你们制定的标准,分为1和2,也就是全用1和2来表示.然后输进去,其他的都作为自变量.也都是按1和2两类来分.SPSS设计的不太人性化,挺简单的问题,弄的很复杂.网上有个中文教程,是PDF

不一定!这取决于因变量的编码,情况十分复杂：假如,因变量编码为1时代表无病,2代表有病,那么偏回归系数为负就说明是保护性因素；如果编码为1时代表有病,2代表无病,那么偏回归系数为负就说明是危险因素,正

 是否有统计学意义主要看sig如果这个值小于0.05那么就是相关的,在此基础上看第一列B值,负号代表负相关.你的例子中性别不对因变量产生影响.另外logistic回归中Exp(B)值即为OR

基因多态性是几分类变量,如果是超过两分类的,需要先设置哑变量,其他自变量如果有的分类变量超过了两分类都需要设置哑变量,连续性变量和两分类变量可以直接使用.二型糖尿病的发病风险因变量是怎么赋值的,是否是

我不知道F值是什么,但logsitic分析得出的结果就那几个,B值不是,EXPB也不是,95CI也不是,SX也不是,剩下的就是wald值了.所以F值就是wald值.希望对你有所帮助.

p=0.06大于0.05说明这个自变量对因变量的影响不显著,而B的值则是回归系数,跟线性回归一样,如果你要写回归方程,则自变量的系数就是Bexp(B)则是根据B值计算得来的,可以理解为风险率,如果你的

我来帮你吧,R方是0.998,表明拟合优度非常好,F很大,且P值小于0.01,说明模型在整体上是显著的.常数项的估计值是3.25,系数的估计值是0.957.常数项一般不用解释,因为许多情况下没有意义.

把问题摆出来,数据变量,回归模型等等列出来,这样才看得清楚.（百度南心网,专业为您解决SPSS统计分析问题）

设置哑变量

拟合有问题,logistic回归用于分析因变量为分类资料的数据,自变量最好也是分类资料,当然连续性资料也可以分析.你首先应该知道各个方法的应用条件及环境才行.

这个结果被你弄的好难识别啊……不过还是可以得到常数项为500.726,b1为0.979

给个邮箱再问：929451106@qq.com再答：已发，看懂了吗再问：太复杂了再答：你用的是中文版还是英文版？？再问：中文版的，不过我们要解决的问题好像和你给的那个有区别再答：主要是什么问题？再问：