邏輯迴歸
http://ctl.scu.edu.tw/scutwebpub/website/DocUpload/CourseTeaching/wenft
2007319153241_1.ppt
這有spss 的示範
--
http://msevents.microsoft.com/CUI/WebCastEventDetails.aspx?EventID=120
467481&EventCategory=5&culture=zh-TW&CountryCode=TW
在定量分析的研究中，線性迴歸模型 (Linear Regression Model)
是最常用的統計方式。事實上，許多社會科學問題的觀察，都只是
分類而非連續的；因此，對於分類問題時，線性迴歸就不適用。所以，
邏輯迴歸模型 (Logistic Regression Model) 是針對應變數為
二分類變數(binary or dichotomous variable) ，例如男性與女性、
贊成與反對、持有信用卡與無信用卡等，或針對應變數為多
分類變數（polytomous variable），例如高、中、低收入。
在統計學上，許多學者認為邏輯迴歸模型的優點，主要能處理依變數
(Dependant Variable) 有兩個類別的名目變數，
用以預測事件發生的勝算比(Odds Ratio) ，它可解決了傳統線性迴歸模型中，
不能處理依變數是兩個類別的名目變數的缺點。SQL Server 2005 Data Mining
提供了邏輯迴歸分析方法作為類別變數的預測模型。
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 140.119.232.232
※ 編輯: skykissx 來自: 140.119.232.232 (12/24 15:23)