1樓：網友
在logit迴歸中，優勢比（odds ratio）可用於衡量不同變數之間的影響程度。優勢比是比值之比，表示乙個因素髮生的概率與另乙個因素髮生的概率之比。例如，如果兩個組中事件發生的優勢比為2，則意味著第乙個組中發生事件的概率是第二個組的兩倍。
在logit迴歸中，每個變數的係數可以轉換為乙個優勢比，用於描述該變數對因變數的影響程度。如果乙個變數的優勢比為1，則該變數對結果沒有影響。如果乙個變數的優勢比大於1，則該蔽指變數與結果呈正相關關係。
如果乙個變數的優勢比小於1，則該變數與結果呈負相關關係。通過比較各個變數的優勢比，可以判斷不同因緩侍素對結果的影響程度。
在logistic迴歸中，優勢比(exp(b))是指自變數x的單位增加對於因變數y取值的影響相對於自變數x的單位不變時的影響的比值。因此，對於同擾並吵乙個自變數，不同賦值的優勢比可以用來比較這些不同賦值對於因變數的影響程度。但是，對於不同自變數之間的比較，只能從統計顯著性、係數大小、aic/bic等方面綜合考慮，不能只憑借優勢比進行比較。
因為優勢比是乙個相對的指標，它依賴於自變數的取值範圍和單位。如果兩個自變數的取值範圍和單位不同，就不能用優勢比簡單地進行比較。
2樓：小猴玩機
在邏輯迴歸中，優勢比可以用來衡量乙個自變數對結果的影響程殲孫皮度。對於同乙個自變數，當它的取值增加1個單位時，如果它的優勢比為2，就意味著因變數發生的可能性大約是原來的2倍。但是，我們不能僅僅根據兩個不同自變數的優勢比大小來比較它們對因變數的影響程度。
因為在不同的實際問題中，自變數之間可能存在很大的相關性。這種情況下，即使乙個自變數的優勢比很高，但也有可能是由於與其他相關自變數共同影響了因變數。
如果我們想要確定不同自變數對結果影響程度的相對大凱巨集小，則可以採用其他方法。其中一種常用方法是通過計算每個自變數對模型**能力的貢獻來進行比較。這可以使用一些模型選擇技術（如向前選擇、向後選擇氏差等）或lasso迴歸等方法來實現。
3樓：技術顧問小南
您好，在logit模型中，優勢比（odds ratio）可以測量乙個自變數的乙個單位變化對觀察結果（如某個分類）的影響大小。如果乙個自變數在logistic迴歸模型中的優勢比為2，那麼當這個自變數增加1個單位時，觀察結果發生的鍵扒概率會增加2倍。
當我們想要比較不同自變數對於觀察結果的影響時，可以通過比較它們的優勢比來評估它們之間的影響程度。在logistic迴歸模型中，各自變數引數的指數值（exp(beta)）代表該變數的優勢比。
但是需要注意的是，當自變數之間握亮逗存在相關性或共線性時，我們不能簡單地通過比較兩個引數指數值大小來判斷它們對觀察結果的相對貢獻。因為如果兩個相關變數都被包含在迴歸模型中，則它們對應的係數可能會發生改變，從而導致指數值難以解釋。
因此，在使用logit迴歸分析來評估因素對於段賣結果影響時，需要進行多重共線性檢驗和其他相關分析方法來消除或減少這些相關性問題。
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急問spss主成分迴歸分析後要把標準化後的資料
用得到的print值做因變數，用原始資料做自變數。然後線性迴歸，所得到的迴歸係數就是線性組合的係數，然後做的迴歸相當於一個線性方程組，然後就可以還原成主成分迴歸方程了。logistic迴歸主要分為三類，一種是因變數為二分類得logistic迴歸，這種迴歸叫做二項logistic迴歸，一種是因變數為無...
求問沒儲存怎麼回覆，急
使用歷史開啟檔案記錄找回 開啟word 可以隨便哪個word文件 點選左上角的檔案選單，在彈出的下拉選單中預設選中的就是開啟選中，在右邊可以看到最近使用的文件，可以找到在忘記沒有儲存的檔案 方法二使用word自動恢復檔案的儲存功能找回開啟word 可以隨便哪個word文件 點選左上角的檔案選單在彈出...