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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:
      x2 A3 f  L& ~- E) x5 k" l5 `  I
    • 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。
      # _# a( d1 o. Q: T* l
  • 数据转化和参数回归:

    " b5 `: Q8 j/ \2 t( `0 K) A
    • 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。
      5 O6 D2 c8 F1 j' \2 `9 x
  • 模型验证和应用:
    8 B% G& e3 u$ [* m, T2 a, v
    • 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。9 o8 Z% n& F5 R( |
  • 显示结果:
    # S# ^% u- A( a& c( _. e! F0 \9 n
    • 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。
      / v! @2 C" `, V2 b# S+ N8 J
( @! }8 N! w1 ~& z. R: u9 a
( S0 M$ s1 e7 K; s$ w
5 f; a% b2 r5 w3 r0 }6 H5 @
5 O# I$ |+ q  b6 c

3.jpg (172.8 KB, 下载次数: 273)

3.jpg

Logistic.rar

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