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r语言有序因子

简述信息一览：

1、打开数据，依次点击：***yse--regression--binarylogistic，打开二分回归对话框。将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量（单变量拉入一个，多因素拉入多个）。

2、构建回归分析的样本。Logistic回归也是统计学里面的内容，所以必须得构建统计分析的样本。以构建滑坡风险统计分析的样本为例，先找出滑坡发生的地区，同时计算滑坡发生地区的各个影响因子的指标值。

（图片来源网络，侵删）

3、逻辑回归是回归模型，其中响应变量（因变量）具有明确的值，如：True/False或0/1。它实际测量二元响应作为响应变量，是基于与预测变量有关它的数学方程的值的概率。

1、逻辑回归是回归模型，其中响应变量（因变量）具有明确的值，如：True/False或0/1。它实际测量二元响应作为响应变量，是基于与预测变量有关它的数学方程的值的概率。

2、二项logistic回归：因变量为两种结局的二分类变量，如中奖=未中奖=0；自变量可以为分类变量，也可以为连续变量；阳性样本量n要求是自变量个数至少10倍。

（图片来源网络，侵删）

3、这个时候就需要另一种回归方法进行预测，即Logistic回归。

4、logistic回归模型，主要是用来对多因素影响的事件进行概率预测，它是普通多元线性回归模型的进一步扩展，logistic模型是非线性模型。比如说我们曾经做过的土地利用评价，就分别用多元线性回归模型和logistic模型进行试验。

打开数据，依次点击：***yse--regression--binarylogistic，打开二分回归对话框。将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量（单变量拉入一个，多因素拉入多个）。

构建回归分析的样本。Logistic回归也是统计学里面的内容，所以必须得构建统计分析的样本。以构建滑坡风险统计分析的样本为例，先找出滑坡发生的地区，同时计算滑坡发生地区的各个影响因子的指标值。

原理：用因变量的各个水平（除参照水平外）与参照水平比值的自然对数来建立模型方程。

数据准备：收集和整理用于训练和测试的数据集。数据集应包含输入特征和对应的类别标签。特征工程：对输入特征进行预处理和特征选择，以提取出对分类问题有较大影响的特征。模型训练：使用训练数据集来训练Logistic模型。

logistic回归的分析应变量：1个；二分类变量（二项分布）、无序 /有序多分类变量；自变量：2个及2个以上；数值变量、二分类变量、无序/有序多分类变量。

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