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Logistic回归分析

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发表于 2023-8-20 16:51 |只看该作者 |倒序浏览
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这段代码是用于进行 Logistic 回归分析的程序。下面是代码的解释:
  • 数据准备:
    , p9 z+ o; F8 }- y* {
    • 从 Excel 文件读取回归数据 X0,验证与预测数据 XE,以及回归数据对应的 P 值 Y0。
      9 p7 c2 ?' S" o' \0 m: L
  • 数据转化和参数回归:

    ) V# \' K' N' v. ~3 h3 N: M/ B
    • 根据回归数据的 P 值 Y0,将其转化为适合 Logistic 回归的形式。
    • 构建常数项系数,并将回归数据和常数项系数合并,形成新的数据矩阵 X。
    • 对转化后的 P 值 Y 进行参数回归,使用 regress 函数拟合 Logistic 回归模型。- `# R4 k; d* Q' Y. c
  • 模型验证和应用:

    & h) Z& z/ {/ ]9 q! L5 C4 @9 [3 f
    • 针对验证与预测数据 XE,根据拟合的 Logistic 回归模型计算预测概率 Pai0。
    • 如果预测概率 Pai0 小于等于 0.5,则将预测值 P 设置为 0;否则,将预测值 P 设置为 1。3 l+ E# ~  \/ f; E6 v
  • 显示结果:
    & j) O/ m( }1 f& R
    • 输出回归系数 b 的值。
    • 输出评价结果 P,即根据预测模型得到的分类结果。
      4 }( ]; i) x+ o  @! Y

; `, R- G- b! z0 q
0 G3 }  Q0 w7 `0 A. o' l% R3 V* p
. f3 V! }  N0 A( E
+ C4 c. |" S6 [. {. {# m, _' D

3.jpg (172.8 KB, 下载次数: 300)

3.jpg

Logistic.rar

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