二元逻辑回归（二元逻辑回归和多元逻辑回归区别）

本篇文章给大家谈谈二元逻辑回归，以及二元逻辑回归和多元逻辑回归区别对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、二元逻辑回归输入条件
• 2、什么是二元logistic回归分析法
• 3、构建二元logistic回归模型的数学原理

二元逻辑回归输入条件

因变量和自变量。

二元逻辑回归在SPSS里可以通过对话框直接操作，回归输入的条件是因变量和自变量，可以一次点击分析，回归，二元logistic然后进行操作。

二元逻辑回归主要用于因变量为分类变量（如是否等）的盯陆回归分析，基指自变量可以为分类变量，也可以为连续变量。它可以从多个自变量中凯锋顷选出对因变量有影响的自变量，并可以给出预测公式用于预测。

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什么是二元logistic回归分析法

二元Logistic回归主要分为三类：

1、一种是因变量为二分类的Logistic回归， 这种回归称为二项logistic回归。

2、一种是因变锋信量为银告轮无序多分类得logistic回归，这种回归称为多项式logistic回归。

3、还存在具有有序多类因变量的logistic回归。 例如，疾病的严重程度为高，中，低等。这种回归也称为累积logistic回归或序次logistic回归。

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构建二元logistic回归模型的数学原理

logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。

以胃癌病情分析为例，选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群必定具有不同的体征与生活方式等。因此因变量就为是否胃癌，值为“是”或“否”，自变量就可以包括很多了，如年龄、性别、饮食习惯、幽门螺杆菌感染等。

自变量既可以是连续的，也可以是分类的。然后通过logistic回归分析，可以得到自变量的权重，从而磨氏可以大致了解到底哪些因素是胃癌的危险因素。激纯同时根据该权值可以根据危险因素预测一个人患癌症的可能性。

logistic回归是一种广义线性回归（generalized linear model），因此与多重线性回归分析有很多相同之处。它们的模型形式基本上相同，

都具有 w‘x+b，其中w和b是待求参数，其区别在于他们的因变量不同，多重线性回归直接将w‘x+b作为因变量，即y =w‘x+b，而logistic回归则通过函数L将w‘x+b对应一个隐状态p，p =L(w‘x+b),然后根据p 与1-p的大小决定因变量的值。如果L是logistic函数，就是logistic回归，如果L是多项式函数就是多项明游咐式回归。

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