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怎么用spss进行logistic回归分析，得出方程。
最近在做害虫的防治，得出了随着时间的变化害虫死亡率的变化曲线，现在想做一下logistic回归分析，用spss做了一下，没做出来。好像有二元的不可以，多项的也不行，有序的也不行。就是不知道怎么做啊，求万能的虫友帮帮忙，想得出下图的结果。数据如下：
时间& && && && && && && && && &&&校正死亡率& & & & & & & & & & & &
60& & & & & & & & & & & && && && && && &0.00 & & & &
120& & & & & & & & & & & && && && && && &0.00 & & & &
180& & & & & & & & & & & && && && && &&&8.89 & & & &&&
240& & & & & & & & & & & && && && && &&&15.56 & & & &&&
300& & & & & & & && && && && && && && & 23.33 & & & &
360& & & & & & & & & & & && && && && &&&41.11 & & & &
420& & & & & & & & & & & && && && && &&&55.56 & & & &
480& & & & & & & && && && && && && && & 66.67 & & & &
540& & & & & & & & & & & && && && && &&&75.56 & & & &
600& & & & & & & && && && && && && && &91.11 & & & & & & & &
660& & & & & & & & & & & && && && && & 97.78 & & & &
720& & & && && && && && && && && && &&&100
780& & & && && && && && && && && && && &100
QQ截图50.png
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随笔 - 217
&数据分析真不是一门省油的灯，搞的人晕头转向，而且涉及到很多复杂的计算，还是书读少了，小学毕业的我，真是死了不少脑细胞，
&&&学习二元Logistic回归有一段时间了，今天跟大家分享一下学习心得，希望多指教！
&& 二元Logistic，从字面上其实就可以理解大概是什么意思，Logistic中文意思为&逻辑&但是这里，并不是逻辑的意思，而是通过logit变换来命名的，二元一般指&两种可能性&就好比逻辑中的&是&或者&否&一样，
Logistic 回归模型的假设检验&&常用的检验方法有似然比检验（likelihood ratio test） 和 Wald检验）似然比检验的具体步骤如下：
1：先拟合不包含待检验因素的Logistic模型，求对数似然函数值INL0&&&&&&&&&
2：再拟合包含待检验因素的Logistic模型，求新的对数似然函数值InL1
3:最后比较两个对数似然函数值的差异，若两个模型分别包含l个自变量和P个自变量，记似然比统计量G的计算公式为 G=2(InLP - InLl). 在零假设成立的条件下，当样本含量n较大时，G统计量近似服从自由度为 V = P-l 的 x平方分布，如果只是对一个回归系数（或一个自变量）进行检验，则 v=1.
wald 检验，用u检验或者X平方检验，推断各参数&j是否为0，其中u= bj / Sbj,& X的平方=（bj / Sbj),& Sbj 为回归系数的标准误
&& 这里的&二元&主要针对&因变量&所以跟&曲线估计&里面的Logistic曲线模型不一样，二元logistic回归是指因变量为二分类变量是的回归分析，对于这种回归模型，目标概率的取值会在（0-1），但是回归方程的因变量取值却落在实数集当中，这个是不能够接受的，所以，可以先将目标概率做Logit变换，这样它的取值区间变成了整个实数集，再做回归分析就不会有问题了，采用这种处理方法的回归分析，就是Logistic回归
设因变量为y, 其中&1& 代表事件发生， &0&代表事件未发生，影响y的 n个自变量分别为 x1,& x2 ,x3 xn等等
记事件发生的条件概率为 P
那么P=&& 事件未发生的概理为 1-P
事件发生跟&未发生的概率比 为( p / 1-p ) 事件发生比，记住Odds
将Odds做对数转换，即可得到Logistic回归模型的线性模型：&&&& 还是以教程&blankloan.sav"数据为例，研究银行客户贷款是否违约（拖欠）的问题，数据如下所示：
上面的数据是大约700个申请贷款的客户，我们需要进行随机抽样，来进行二元Logistic回归分析，上图中的&0&表示没有拖欠贷款，&1&表示拖欠贷款，接下来，步骤如下：
&& 1：设置随机抽样的随机种子，如下图所示：
选择&设置起点&选择&固定值&即可，本人感觉200万的容量已经足够了，就采用的默认值，点击确定，返回原界面、
&2：进行&转换&&计算变量&生成一个变量（validate)，进入如下界面：
在数字表达式中，输入公式：rv.bernoulli（0.7），这个表达式的意思为：返回概率为0.7的bernoulli分布随机值
如果在0.7的概率下能够成功，那么就为1，失败的话，就为"0"
&&为了保持数据分析的有效性，对于样本中&违约&变量取缺失值的部分，validate变量也取缺失值，所以，需要设置一个&选择条件&
& 点击&如果&按钮，进入如下界面：
如果&违约&变量中，确实存在缺失值，那么当使用"missing&函数的时候，它的返回值应该为&1&或者 为&true"， 为了剔除&缺失值&所以，结果必须等于&0&& 也就是不存在缺失值的现象&
点击 &继续&按钮，返回原界面，如下所示：
&& 将是&是否曾经违约&作为&因变量&拖入因变量选框，分别将其他8个变量拖入&协变量&选框内， 在方法中，选择：forward.LR方法
将生成的新变量&validate" 拖入"选择变量&框内，并点击&规则&设置相应的规则内容，如下所示：
设置validate 值为1，此处我们只将取值为1的记录纳入模型建立过程，其它值（例如：0）将用来做结论的验证或者预测分析，当然你可以反推，采用0作为取值记录
点击继续，返回，再点击&分类&按钮，进入如下页面
在所有的8个自变量中，只有&教育水平&这个变量能够作为&分类协变量& 因为其它变量都没有做分类，本例中，教育水平分为：初中，高中，大专，本科，研究生等等,& 参考类别选择：&最后一个&&& 在对比中选择&指示符&& 点击继续按钮，返回
再点击&&保存&按钮，进入界面：
&在&预测值"中选择&概率， 在&影响&中选择&Cook距离& 在&残差&中选择&学生化&
点击继续，返回，再点击&选项&按钮，进入如下界面：
分析结果如下：
1：在&案例处理汇总&中可以看出：选定的案例489个，未选定的案例361个，这个结果是根据设定的validate = 1得到的，在&因变量编码&中可以看出&违约&的两种结果&是&或者&否& 分别用值&1&和&0&代替， 在&分类变量编码&中教育水平分为5类， 如果选中&为完成高中，高中，大专，大学等，其中的任何一个，那么就取值为 1，未选中的为0，如果四个都未被选中，那么就是&研究生& 频率分别代表了处在某个教育水平的个数，总和应该为 489个
1：在&分类表&中可以看出： 预测有360个是&否&（未违约） 有129个是&是&（违约）
2：在&方程中的变量&表中可以看出：最初是对&常数项&记性赋值，B为-1.026， 标准误差为：0.103
那么wald =( B/S.E)²=(-1.026/0.103)² = 99.2248, 跟表中的&100.029几乎接近，是因为我对数据进行的向下舍入的关系，所以数据会稍微偏小，
B和Exp(B) 是对数关系，将B进行对数抓换后，可以得到：Exp(B) = e^-1.026 = 0.358,& 其中自由度为1， sig为0.000，非常显著
1：从&不在方程中的变量&可以看出，最初模型，只有&常数项&被纳入了模型，其它变量都不在最初模型内
表中分别给出了，得分，df ,& Sig三个值,&而其中得分（Score)计算公式如下：
&（公式中 （Xi- X&) 少了一个平方）
下面来举例说明这个计算过程：(&年龄&自变量的得分为例）
&&&从&分类表&中可以看出：有129人违约，违约记为&1&&& 则 违约总和为 129， 选定案例总和为489
那么： y&&&& = 129/489 = 0.6
&&&&&&&&&&& x&& = 16951 / 489 = 34.
所以：&(Xi-x&&)² =
&&&&&&&&& y&（1-y&）=0.6& *（1-0.6 ）=0.16
则：y&（1-y&）*& &(Xi-x&&)² =0.16 *
则：[&Xi(yi - y&）]^2 = 43570.8
=43570.8 / 5 840. = 7.6 = 7.46 （四舍五入）
计算过程采用的是在 EXCEL 里面计算出来的，截图如下所示：
从&不在方程的变量中&可以看出，年龄的&得分&为7.46，刚好跟计算结果吻合！！答案得到验证~！！！！
1:从&块1& 中可以看出：采用的是：向前步进 的方法， 在&模型系数的综合检验&表中可以看出： 所有的SIG 几乎都为&0&&& 而且随着模型的逐渐步进，卡方值越来越大，说明模型越来越显著，在第4步后，终止，
& 根据设定的显著性值 和& 自由度，可以算出 卡方临界值， 公式为：=CHIINV(显著性值,自由度)& ，放入excel就可以得到结果
2：在&模型汇总&中可以看出：Cox&SnellR方& 和 Nagelkerke R方 拟合效果都不太理想，最终理想模型也才：0.305 和 0.446，
最大似然平方的对数值 都比较大，明显是显著的
似然数对数计算公式为：
计算过程太费时间了，我就不举例说明 计算过程了
Cox&SnellR方的计算值&是根据：
1：先拟合不包含待检验因素的Logistic模型，求对数似然函数值INL0&&&&&&&&（指只包含&常数项&的检验）
2：再拟合包含待检验因素的Logistic模型，求新的对数似然函数值InLB&&&&& （包含自变量的检验）
再根据公式：&&&&&&& 即可算出：Cox&SnellR方的值！
提示：&将Hosmer 和 Lemeshow 检验 和&随机性表& 结合一起来分析
1：从&Hosmer 和 Lemeshow 检验表中，可以看出：经过4次迭代后，最终的卡方统计量为：11.919， 而临界值为：CHINV(0.05,8) = 15.507
卡方统计量& 临界值，从SIG 角度来看： 0.155 & 0.05 , 说明模型能够很好的拟合整体，不存在显著的差异。
2：从Hosmer 和 Lemeshow 检验随即表中可以看出： &观测值&和&期望值&几乎是接近的，不存在很大差异，说明模型拟合效果比较理想，印证了&Hosmer 和 Lemeshow 检验&中的结果
而&Hosmer 和 Lemeshow 检验&表中的&卡方&统计量，是通过&Hosmer 和 Lemeshow 检验随即表&中的数据得到的（即通过&观测值和&预测值&）得到的，计算公式如下所示：
x²（卡方统计量） =& &（观测值频率- 预测值频率）^2 / 预测值的频率
举例说明一下计算过程：以计算 "步骤1的卡方统计量为例 "
1：将&Hosmer 和 Lemeshow 检验随即表&中&步骤1 && 的数据，复制到 excel 中，得到如下所示结果：
从&Hosmer 和 Lemeshow 检验&表中可以看出， 步骤1 的卡方统计量为：7.567，& 在上图中，通过excel计算得到，结果为 7.566569& ~~7.567 （四舍五入），结果是一致的，答案得到验证！！
1：从&分类表&&&步骤1& 中可以看出： 选定的案例中，&是否曾今违约&总计：489个，其中 没有违约的 360个，并且对360个&没有违约&的客户进行了预测，有 340个预测成功，20个预测失败，预测成功率为：340 / 360 =94.4%
& 其中&违约&的有189个，也对189个&违约&的客户进行了预测，有95个预测失败， 34个预测成功，预测成功率：34 / 129 = 26.4%
总计预测成功率：（340 + 34）/ 489 = 76.5%
& 步骤1 的 总体预测成功率为：76.5%， 在步骤4终止后，总体预测成功率为：83.4，预测准确率逐渐提升 76.5%&79.8%&81.4%&83.4。 83.4的预测准确率，不能够算太高，只能够说还行。
从&如果移去项则建模&表中可以看出：&在-2对数似然中的更改& 中的数值是不是很眼熟？？？，跟在&模型系数总和检验&表中&卡方统计量"量的值是一样的！！！
&& 将&如果移去项则建模&和 &方程中的变量&两个表结合一起来看
1：在&方程中的变量&表中可以看出： 在步骤1中输入的变量为&负债率&&&，在&如果移去项则建模&表中可以看出，当移去&负债率&这个变量时，引起了74.052的数值更改，此时模型中只剩下&常数项&-282.152为常数项的对数似然值
& 在步骤2中，当移去&工龄&这个自变量时，引起了44.543的数值变化（简称：似然比统计量），在步骤2中，移去&工龄&这个自变量后，还剩下&负债率&和&常量&，此时对数似然值 变成了：-245.126，此时我们可以通过公式算出&负债率&的似然比统计量：计算过程如下：
似然比统计量 = 2（-245.126+282.152）=74.052&&&&& 答案得到验证！！！
2：在&如果移去项则建模&表中可以看出：不管移去那一个自变量，&更改的显著性&都非常小，几乎都小于0.05，所以这些自变量系数跟模型显著相关，不能够剔去！！
3：根据" 方程中的变量&这个表，我们可以得出 logistic 回归模型表达式：
=&& 1 / 1+ e^-(a+&&I*Xi)&&&&&&&&& 我们假设 Z =&&&那么可以得到简洁表达式：
P(Y) = 1 / 1+e^ (-z)
将&方程中的变量& &步骤4中的参数代入&模型表达式中，可以得到& logistic回归 模型 如下所示：
P(Y) = 1 / 1 + e ^ -（-0.766+0.594*信用卡负债率+0.081*负债率-0.069*地址-0.249*功龄）&
从&不在方程中的变量&表中可以看出： 年龄，教育，收入，其它负债，都没有纳入模型中，其中：sig 值都大于 0.05，所以说明这些自变量跟模型显著不相关。
& 在&观察到的组和预测概率图&中可以看出：
1：the Cut Value is 0.5,&& 此处以 0.5 为切割值，预测概率大于0.5，表示客户&违约&的概率比较大，小于0.5表示客户&违约&概率比较小。
2：从上图中可以看出：预测分布的数值基本分布在&左右两端&在大于0.5的切割值中，大部分都是&1& 表示大部分都是&违约&客户，（ 大约230个违约客户） 预测概率比较准，而在小于0.5的切割值中，大部分都是&0& 大部分都是&未违约&的客户，（大约500多个客户，未违约） 预测也很准
在运行结束后，会自动生成多个自变量，如下所示：
&1：从上图中可以看出，已经对客户&是否违约&做出了预测，上面用颜色标记的部分-PRE_1 表示预测概率，
上面的预测概率，可以通过 前面的 Logistic 回归模型计算出来，计算过程不演示了
2：COOK_1& 和 SRE_1 的值可以跟 预测概率（PRE_1) 进行画图，来看 COOK_1 和 SRE_1 对预测概率的影响程度，因为COOK值跟模型拟合度有一定的关联，发生奇异值，会影响分析结果。如果有太多奇异值，应该单独进行深入研究！豆丁微信公众号
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南大SPSS课件-多元Logistic回归
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3秒自动关闭窗口SPSS17.0中做Logistic回归自变量为二分类变量时该怎么操作
SPSS17.0中做Logistic回归自变量为二分类变量时该怎么操作
二分类的直接纳入,多分类无序的需要哑变量化
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与《SPSS17.0中做Logistic回归自变量为二分类变量时该怎么操作》相关的作业问题
使用二分类的logistic回归分析因变量移入相应对话框自变量中的分类变量移入相应的类别对话框,连续性自变量移入协变量对话框 其他默认 就可以了其实操作是很简单的,但是结果解释就比较难
这个指的是回归中的拟合模型整体显著、也就是说回归中设的自变量是有预测作用的.但二元回归的话,2个自变量（预测变量）,如果要看它们各自的作用是否显著,还需看各自的B或beta值.
在SPSS中将多分类变量设置为哑变量比较麻烦,其中的一种方法就是将该多分类变量转换成N-1列的哑变量,举例来说,原多分类变量有四个取值（A/B/C/D）,这时需要设置三列哑变量,比如D2,D3,D4用如果变量值是B,则D2=1,否则取0,如果是C,则用D3=1,否则取0,如果是D,则D4=1,否则取0D2 D3 D41
EY FA两个变量后面的P值分别为0.2,他们过大,在95%的水平上无法通过,这两个变量应该从模型中剔除,他们的影响是不显著的.EF的P值为0.0291,99%的水平上通过不了,这个变量也考虑剔除掉.没有什么检验,都是一些统计量,回归标准误 残差平方和 赤池信息准则 施瓦茨信息准则 对数似然值 似然
最好是看SAS文档上面的例子：data R input remiss cell smear label remiss='Complete Remission';1 .8 .83 .66 1.9 1.1 . .32 1
你是想做数据标准化吗?应该是Analysis-descriptive-descriptive-出现一个界面后,直接勾选左下角的选项“将标准化得分另存为变量”就可以了 再问： 我是想运算z=(x-μ)/σ。这个公式，其中x为某一具体分数，μ为平均数，σ为标准差。这个叫标准分数，你说的那个步骤只能算出来平均数，标准差。我是
我觉得应该是做显著性分析吧~T检验或者卡方检验~ 再问： 怎么做显著性分析呢？ 再答： 正态分布检验很少做~ 一般数据如果不是特别偏的话都可以符合正态~ 保险起见的话你可以做一下~ 反正是电脑算~你点点鼠标就行了~ 方差齐性检验倒是做得多一些~ 正态检验在Analyze --> Descriptive Statisti
有序是指等级分类变量,名义就是不分等级的分类变量,度量就是连续变量 再问： 那比如说，1="男",2="女"属于名义变量，共事年限，1=“一年以下”；2="2-5年”3="5年以上"属于有序？这样理解对不对啊 再答： 很正确。。。选为满意答案吧
四个表直接选择卡方检验,会有fisher确切概率检验结果RC卡方检验,点exact选项,把第三项打勾即可.
Analyze->Regression->Multinomial logistic,自变量（Factors）、因变量放好,再设置一下就OK.logistic回归只是针对因变量是分类变量,对自变量是哪种类型并没有规定
去设置里把单位调了
自相关修正很熟悉的我替别人做这类的数据分析蛮多的
方法很简单,不要让导线接触电解液.用碳棒做电极,插入橡胶塞中（碳棒两端都要露出来）,一端接导线,另一端浸入电解液中.请参考.
第一个.U形管.左边进入气体,管内装有水或其他液体,右管大多是滴定管,进入多少气体就推动液体向右排开,观察液面上升情况就可以测出气体体积.第二个：排水法测量,进入多少气体就排出多少水到右边的量筒里,观察量筒刻度就知道气体体积.第三个原理和着前两个也差不多,排开水然后读取倒立量筒的读数,就可以量出气体的量第四个没见过但是
保证pH=3若pH>3,则呋喃甲酸不能完全析出若pH
用SPSS进行多元回归以后,系统会自动给出x1、x2和x3（从大到小）的R的平方和,相减就是解释率.
这样的用法是错的!1、你这个研究是没有对照的,这本就不符合研究的统计学原理.应该用病例对照或队列研究的方法,选择未发生心梗的作为对照组.2、因变量应该选择结果：比如是否发生心梗,以发生的为1,未发生的为0.3、logistic回归中,=60y组也同样是一个研究的危险因素,应该与其他的吸烟、高血压、糖尿病一起作为自变量进
对于自变量可以是虚拟变量也可以不是不是必须的- -···因子分析的检验通过了么 那个要大于80%的那种没有数据凭空说····无法判断
that是个常见词,用法广泛.作为连词,它可以引导不同种类的从句.现就此探讨归纳如下：一、that引导名词性从句所谓名词性从句,指的是主语从句、宾语从句、表语从句和同位语从句.that引导名词性从句时,它本身不作任何句子成分,也没有任何词义,只起连接作用.1. that引导主语从句可以将that引导的主语从句放在谓语动