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逻辑回归解决的是什么问题

发表时间：2024-07-18 03:36:38 来源：网友投稿

在研究X对于Y的影响关系时，如果Y为定类数据，比如是否愿意购买，是否愿意推荐，出行方式偏好，总统候选人选择偏好等。当Y为定类数据时，则应该使用Logistic回归分析，而具体来看，logistic回归可以划分为二元logistic回归分析，或者多分类logistic回归分析。二者即有相同之处，也有不同的地方。主要区别在于Y的选项个数。

果是有序Logit(logistic)回归，其因变量Y为定类且有序，即因变量的属性类别上为类别数据，但是类别之前可以对比大小，比如“不幸福，比较幸福和十分幸福”这是三种类别，但同时此三种类别可以对比大小，数字越大代表越幸福（此类数据也称有序数据）。如果因变量为此类数据时，则需要使用有序logit回归分析。

有时候有序Logit(logistic)回归的数据也可以直接进行线性回归分析，而且结论上基本一致，线性回归分析时要求因变量Y应该满足正态性，而有序Logit(logistic)回归则需要因变量Y为类别数据且有序。针对自变量X，并没有特别的数据类型要求，如果是定量数据直接放入就好，如果是定类数据可能需要进行‘虚拟（哑）变量’设置。

可以使用SPSSAU快速得到分析结果。

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