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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:

    ( [* C  k# A% a% Z, Q/ Q) S
    • 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。1 y& I+ R2 Q/ Z; k, ~5 ?
  • 数据转化和参数回归:
    ' K$ e  O& ~, Q& A; r. c
    • 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。
      # a/ F/ T) `  {/ j" K6 [2 ]' o
  • 模型验证和应用:

    3 x, R! I  Z/ C+ M, h: J% l
    • 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。2 J& T( v: }' s: ^; M
  • 显示结果:

    1 w7 e8 X1 v/ U$ v. L  s4 H2 Y
    • 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。
      & [0 V# x9 d# F
4 \0 e! {! i: C, {! b( j

+ m* X7 W- P0 m+ f4 q, I3 w2 ?
& R) T) D( e1 e( c+ m- k$ c- M$ r0 ]4 R

3.jpg (172.8 KB, 下载次数: 271)

3.jpg

Logistic.rar

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