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Logistic回归分析（logit回归）一般可分为3类，分别是二元Logistic回归分析、多分类Logistic回归分析和有序Logistic回归分析。
logistic回归分析类型如下所示。
Logistic回归分析用于研究X对Y的影响，并且对X的数据类型没有要求，X可以为定类数据，也可以为定量数据，但要求Y必须为定类数据，并且根据Y的选项数，使用相应的数据分析方法。
如果Y有两个选项，如愿意和不愿意、是和否，那么应该使用二元Logistic回归分析(SPSSAU【进阶方法->二元logit】)；如果Y有多个选项，并且各个选项之间可以对比大小，例如，1代表“不愿意”，2代表“无所谓”，3代表“愿意”，这3个选项具有对比意义，数值越高，代表样本的愿意程度越高，那么应该使用多元有序Logistic回归分析(SPSSAU【进阶方法->有序logit】)；如果Y有多个选项，并且各个选项之间不具有对比意义，例如，1代表“淘宝”，2代表“天猫”，3代表“京东”，4代表“亚马逊中国”，数值仅代表不同类别，数值大小不具有对比意义，那么应该使用多元无序Logistic回归分析(SPSSAU 【进阶方法->多分类logit】)。
1、多分类logistic回归分析基本说明只要是logistic回归，都是研究X对于Y的影响，区别在于因变量Y上，logistic回归时，因变量Y是看成定类数据的，如果为二元（即选项只有2个），那么就是二元logistic回归； 如果Y是多个类别且类别之间无法进行对比程度或者大小，则为多分类logistic 回归；如果Y是多个类别且类别之间可以对比程度大小（也称为定量数据，或者有序定类数据），此时则使用有序logistic回归。
多分类logistic回归的难点在于：因变量为类别数据，研究X对Y的影响时，如果为类别数据，那么不能说越如何越如何，比如不能说越满意越愿意购买；而只能说相对小米手机来说，对于手机外观越满意越愿意购买苹果手机。
有序logit回归前言Logistic模型属于非线性回归分析，它的研究主要是针对于因变量二分类或多分类变量结果与某些影响因素之间的一种多重回归方法，本学堂已有推文已经介绍了Logistic回归的作用，在这里就不再赘述。
我们常见的因变量为二分类变量，即因变量只有两种取值，如某病发生记为1，不发生记为，这或许是平常最常见也是使用最多的形式。
但是Logistic回归还包括条件Logistic回归，有序Logistic 回归，无序多分类Logistic回归。
这次我将给大家分享的是有序Logistic回归。
有序Logistic回归应用条件1. 与二分类Logistic不同的是，有序Logistic回归适用于因变量为等级或者程度差别的资料，如因变量满意度分为不满意记为1，满意记为2，非常满意记为3。
2. 自变量可以使任意类型的变量，如定量变量、二分类变量、无序多分类变量或者是有序分类变量等等。
有序Logistic回归注意事项1. 对于自变量的取值要求、样本含量的计算、变量的选择等方面与二分类一致，在这里就不赘述。
2. 有序Logistic回归独有的一个对于模型的检验是平行性假设检验，我将在后面讲解模型的时候阐述。
如果平行性假设不成立，就换用其他不需要进行平行性假设的模型，或者使用无序多分类Logistic 回归。
3. 按照OR的意义，常指病例组中暴露人数与非暴露人数的比值除以对照组中暴露人数与非暴露人数的比值，OR=1，表示该因素没有作用，OROR>1，表示该因素为危险因素，其是流行病学研究的一个常用指标。
我们常常对因变量Y的赋值要根据专业知识，将最有利的等级赋予最高等级，最不利的赋予最低等级，如因变量满意度分为不满意记为1，满意记为2，非常满意记为3。
有序Logistic回归几种模型实现有序Logistic回归的模型有很多种，我列出我所见过的四种模型，欢迎大家补充。
1.累积Logit模型：因变量Y包含g个类别，自变量X包含m个，为各自变量的回归系数。
Logistic 回归模型1 Logistic 回归模型的基本知识 1.1 Logistic 模型简介主要应用在研究某些现象发生的概率p ，比如股票涨还是跌，公司成功或失败的概率，以及讨论概率p 与那些因素有关。
显然作为概率值，一定有10≤≤p ，因此很难用线性模型描述概率p 与自变量的关系，另外如果p 接近两个极端值，此时一般方法难以较好地反映p 的微小变化。
为此在构建p 与自变量关系的模型时，变换一下思路，不直接研究p ，而是研究p 的一个严格单调函数)(p G ，并要求)(p G 在p 接近两端值时对其微小变化很敏感。
于是Logit 变换被提出来：ppp Logit -=1ln)( （1）其中当p 从10→时，)(p Logit 从+∞→∞-，这个变化范围在模型数据处理上带来很大的方便，解决了上述面临的难题。
另外从函数的变形可得如下等价的公式：XT X T T eep X ppp Logit βββ+=⇒=-=11ln)( （2）模型(2)的基本要求是，因变量（y ）是个二元变量，仅取0或1两个值，而因变量取1的概率)|1(X y P =就是模型要研究的对象。
而T k x x x X ),,,,1(21 =，其中i x 表示影响y 的第i 个因素，它可以是定性变量也可以是定量变量，Tk ),,,(10ββββ =。
为此模型(2)可以表述成：kx k x kxk x k k ee p x x p p βββββββββ+++++++=⇒+++=- 11011011011ln （3）显然p y E =)(，故上述模型表明)(1)(ln y E y E -是k x x x ,,,21 的线性函数。
此时我们称满足上面条件的回归方程为Logistic 线性回归。
Logistic 线性回归的主要问题是不能用普通的回归方式来分析模型，一方面离散变量的误差形式服从伯努利分布而非正态分布，即没有正态性假设前提；二是二值变量方差不是常数，有异方差性。
logistic回归模型方程Logistic回归模型方程是一种常用的分类算法，它可以将数据分为两个或多个类别。
在这篇文章中，我们将介绍Logistic回归模型方程的基本概念和应用。
Logistic回归模型方程是一种基于概率的分类算法，它可以将数据分为两个或多个类别。
在Logistic回归模型中，我们使用一个S形函数来将输入变量映射到输出变量。
这个S形函数被称为Logistic 函数，它的形式如下：$$P(y=1|x)=\frac{1}{1+e^{-\beta_0-\beta_1x_1-\beta_2x_2-...-\beta_px_p}}$$其中，$P(y=1|x)$表示当输入变量为$x$时，输出变量为1的概率。
$\beta_0,\beta_1,\beta_2,...,\beta_p$是模型的参数，$x_1,x_2,...,x_p$是输入变量。
Logistic回归模型的训练过程是通过最大化似然函数来确定模型参数的。
似然函数是一个关于模型参数的函数，它描述了给定模型参数下观察到数据的概率。
在Logistic回归模型中，似然函数的形式如下：$$L(\beta)=\prod_{i=1}^{n}P(y_i|x_i;\beta)^{y_i}(1-P(y_i|x_i;\beta))^{1-y_i}$$其中，$n$是样本数量，$y_i$是第$i$个样本的输出变量，$x_i$是第$i$个样本的输入变量。
最大化似然函数的过程可以使用梯度下降等优化算法来实现。
Logistic回归模型可以应用于许多分类问题，例如垃圾邮件分类、疾病诊断等。
在这些问题中，我们需要将输入变量映射到输出变量，以便进行分类。
Logistic回归模型可以通过学习输入变量和输出变量之间的关系来实现这一目标。
Logistic回归模型方程是一种常用的分类算法，它可以将数据分为两个或多个类别。
在Logistic回归模型中，我们使用一个S形函数来将输入变量映射到输出变量。
Logistic回归模型的分类及主要问题一、引言逻辑回归是一种广泛应用于分类问题的统计方法，用于预测某个实例属于特定类别的概率。
尽管其简单易懂并具有很好的可解释性，但在应用过程中仍然会遇到一些问题。
本文将详细讨论逻辑回归模型的分类及其主要问题。
二、逻辑回归模型的分类1. 二元逻辑回归：这是最简单也是最常见的逻辑回归形式，用于解决二分类问题（例如，电子邮件是否为垃圾邮件）。
在这种模型中，我们尝试找到一条线或一个超平面，以最大化正类和负类之间的分离度。
2. 多项式逻辑回归：当与线性回归模型相比，数据的特性更复杂时，可以使用多项式逻辑回归。
在这种情况下，我们使用非线性函数来映射自变量和因变量之间的关系。
3. 次序逻辑回归：当输出变量是有序的（例如，评级为1到5）时，可以使用次序逻辑回归。
这种模型可以估计有序概率比（OR），即成功的概率与失败的概率之比。
三、逻辑回归模型的主要问题1. 多重共线性：逻辑回归模型假设自变量之间不存在线性关系。
然而，在现实世界的数据集中，这种假设往往不成立，导致多重共线性问题。
多重共线性会导致模型系数的不稳定，影响模型的解释性和预测准确性。
2. 类别不平衡：在处理类别不平衡的数据时，逻辑回归模型可能会遇到问题。
例如，在垃圾邮件检测中，垃圾邮件的数量通常远少于非垃圾邮件。
这种情况下，模型可能会过于倾向于预测为非垃圾邮件，导致预测性能下降。
3. 忽略交互效应：逻辑回归模型默认自变量之间没有交互效应。
然而，在现实中，自变量之间可能存在复杂的交互关系。
忽略这些交互效应可能会导致模型的预测性能下降。
4. 精度-复杂性权衡：逻辑回归模型的一个关键问题是找到精度和复杂性之间的最佳平衡。
一方面，我们希望模型尽可能精确；另一方面，我们也希望模型尽可能简单，以便解释和应用。
然而，过度复杂的模型可能会导致过拟合，而过于简单的模型则可能无法捕捉到数据的真实结构。
四、总结逻辑回归是一种强大的分类工具，但在使用过程中需要注意以上提到的问题。
一、引言教育部公布的数据显示，2020年我国高校毕业生高达847万，就业形势严峻。
2020年两会政府工作报告明确指出：“财政、货币和投资等政策要聚力支持稳就业。
”关注高校毕业生就业，关系到我国社会稳定和经济长远发展。
鼓励高校毕业生自主创业是扩大就业的重要渠道。
创业不仅能创造就业机会，也是实现产业转型升级的重要途径。
因此，构建高校毕业生创业意愿影响因素模型，系统分析影响高校毕业生创业意愿的决定性因素，有利于科学把握高校毕业生的创业动机和创业行为。
在当前我国全面建成小康社会的现实任务中引导和鼓励高校毕业生到城乡社区就业创业，对于激发高校毕业生创新创业精神，促进城乡社区治理体系和治理能力建设，提升我国基层社会治理能力和构建“大众创业，万众创新”的创新创业人才培养机制具有重要现实意义。
二、文献回顾创业意愿是个人关于从事创业活动的态度和想法。
创业意愿是一种有意识的精神状态，表明潜在创业者为从事创业活动而做出的努力。
国内外学者主要基于创业事件模型、心理经济模型和计划行为理论模型对高校毕业生创业意愿及其影响因素展开讨论[1]。
从高校毕业生创业意愿的影响因素看，大致可以概括为内在因素和外在因素。
内在因素主要是创业者的个体特征、心理特质和认知，外在因素主要是指创业者所处的特定环境因素。
已有研究普遍认为，高校毕业生创业意愿是内在因素和外在因素共同决定的结果。
Duong 等（2020）[2]针对越南高校学生创业意愿的调查数据，运用结构方程模型实证研究表明：大学生个人特征和创业环境对创业意愿具有显著正向影响。
Fragoso 等（2020）[3]基于计划行为理论框架对巴西和葡萄牙的大学生创业意愿进行实证检验发现：人格特质、自我效能感和创业态度是创业意愿的重要影响因素。
Mahfud 等（2020）[4]根据印度尼西亚的理工类专业大学生调查数据，使用结构方程模型分析发现：个人认知、社会资本和心理资本共同影响大学生的创业意愿。
多元有序logistic回归模型条件解释说明1. 引言1.1 概述本篇文章旨在介绍多元有序logistic回归模型，并深入探讨其条件和解释说明。
随着数据科学和机器学习的发展，logistic回归作为一种广泛应用于分类问题的经典算法之一，已被广泛研究和运用。
然而，针对多元分类问题中存在有序等级的情况，传统的二元logistic回归无法满足需求。
因此，多元有序logistic回归模型应运而生，可以更好地处理具有有序等级的分类变量。
1.2 文章结构本文将从以下几个方面对多元有序logistic回归模型进行详细阐述：首先，在"2. 多元有序logistic回归模型"部分将介绍该模型的基本概念、原理及其在实际场景中的应用。
接下来，在"3. 条件"部分将讨论条件定义和分类，并重点探究条件对多元有序logistic回归模型的影响，并提供实际案例分析以加深理解。
在"4. 解释说明"部分，我们将介绍如何解读模型结果、参数估计意义以及验证结果和评价指标等重要内容。
最后，在"5. 结论"部分将对整个研究进行总结和发现的归纳，并提出未来研究的建议和展望。
1.3 目的本文的目的是系统介绍多元有序logistic回归模型，深入剖析其条件和解释说明。
通过阅读本文，读者将能够理解多元有序logistic回归模型在处理具有有序等级分类变量时的优势和应用场景，并且学会如何正确解读模型结果，理解参数估计意义，并通过验证结果和评价指标对模型进行评估。
最终，本文旨在为数据科学从业者提供一个全面、清晰和实用的参考指南，以便更好地运用多元有序logistic 回归模型来解决实际问题。
2. 多元有序logistic回归模型:2.1 模型介绍:多元有序logistic回归模型是一种用于预测有序分类结果的统计模型。
它通过将多个有序分类作为目标变量，并基于一组自变量进行建模，来分析目标变量与自变量之间的关系。
Logistic 回归模型1 Logistic 回归模型的基本知识 1.1 Logistic 模型简介主要应用在研究某些现象发生的概率p ，比如股票涨还是跌，公司成功或失败的概率，以及讨论概率p 与那些因素有关。
显然作为概率值，一定有10≤≤p ，因此很难用线性模型描述概率p 与自变量的关系，另外如果p 接近两个极端值，此时一般方法难以较好地反映p 的微小变化。
为此在构建p 与自变量关系的模型时，变换一下思路，不直接研究p ，而是研究p 的一个严格单调函数)(p G ，并要求)(p G 在p 接近两端值时对其微小变化很敏感。
于是Logit 变换被提出来：ppp Logit -=1ln)( （1）其中当p 从10→时，)(p Logit 从+∞→∞-，这个变化范围在模型数据处理上带来很大的方便，解决了上述面临的难题。
另外从函数的变形可得如下等价的公式：XT XT T ee p Xppp Logit βββ+=⇒=-=11ln )( （2）模型(2)的基本要求是，因变量（y ）是个二元变量，仅取0或1两个值，而因变量取1的概率)|1(X y P =就是模型要研究的对象。
而Tk x x x X ),,,,1(21 =，其中i x 表示影响y 的第i 个因素，它可以是定性变量也可以是定量变量，Tk ),,,(10ββββ =。
为此模型(2)可以表述成：kx k x k x k x kk eep x x pp βββββββββ+++++++=⇒+++=- 11011011011ln （3）显然p y E =)(，故上述模型表明)(1)(lny E y E -是k x x x ,,,21 的线性函数。
此时我们称满足上面条件的回归方程为Logistic 线性回归。
Logistic 线性回归的主要问题是不能用普通的回归方式来分析模型，一方面离散变量的误差形式服从伯努利分布而非正态分布，即没有正态性假设前提；二是二值变量方差不是常数，有异方差性。
多分类logistic回归步骤：Analyze——Regression——multinomial logistic regression,将应变量“结果”调入dependent，由于所有自变量均为分类变量，所以将“感染时间”、ALT、病毒载量、alt一过、病毒下降，所有自变量调入factor，其他均采用默认操作，点OK，最终结果如下：（你发给我的结果我没打开，所以怕你也打不开，我截图了啊）。
到这里，回归操作已经进行完毕，接下来根据得到的以上回归结果进行预测。
在做多分类logistic回归时，如果应变量Y有n个值，以其中一个类别做为参考类别（baseline category），其他类别都同它相比较生成n-1个非冗余的logit变量模型。
如，y=n做为参考类别，则对于y=i，其logit模型为：（公式1）对于参考类别，其模型中所有系数均为0. SPSS中默认将最大类别做为参考类别。
本例应变量y分三类：1=联合应答，2=部分应答，3=不应答。
因此，将3=不应答做为应变量的参考类别。
所以，出现结果方框下第一行字：The reference category is：3不应答。
因为“3不应答”做了参考类别，所以“3不应答”的所有系数均为0，所以执行结果中不显示。
同样，感染时间=3、病毒载量=3、基因型=3、alt一过=2、病毒下降=2、alt=3，分别做为各个自变量的参考变量，其系数也均为0.回归的目的是为了预测。
假设已知一患者，其感染时间=1，病毒载量=2，基因型=1，alt一过=1，病毒下降=1，alt=2，预测该患者的结果是联合应答、部分应答、不应答的可能性分别是多大？第一步：根据公式1计算各种应答水平的g值。
对于联合应答：g1=-2.813+3.056+0.439+1.059+0.392+2.290-1.501=2.922对于部分应答：g2=-1.104+1.829-0.125-0.737-0.214+1.491-1.389=-0.249对于不应答：g3=0. 因为不应答组是应变量y的参考组，所有系数均为0.第二步：根据公式2计算各种应答水平的P值。
【精品】有序多分类logistic回归有序多分类logistic回归是一种分类算法，适用于多分类问题且类别之间存在一定的顺序关系。
相较于传统的多分类logistic回归，有序多分类logistic回归可以更好地利用类别之间的顺序信息，提高模型的准确率和稳定性。
在有序多分类logistic回归中，假设有m个类别，每个样本属于其中一个类别。
定义一个基准类别为i，模型的目标是预测一个样本属于第i类别、第i+1类别、第i+2类别……第m-1类别的概率。
因此，模型需要预测m-i个概率，这些概率的和为1。
我们可以通过对这些概率做logistic转换，使它们的和为1。
对于一个有序多分类logistic回归模型，我们需要定义m-1个分类器，每个分类器对应一个类别，例如，分类器一对应第一类别和第二类别的区分，分类器二对应第二类别和第三类别的区分，以此类推。
每个分类器的目标是预测一个样本属于该分类器对应的类别的概率。
在训练过程中，我们采用最大似然估计来估计模型的参数。
假设样本x属于第k个分类器的目标类别已知，则有：P(y=k|x)=σ(αk+βkx),其中，αk和βk为该分类器的参数，σ( )为logistic函数。
由于该分类器对应的是样本属于第k类别或第k+1类别的区分，因此，可以定义一个指示函数I( )表示样本属于第k类别的情况：I(y=k)=1, y≤k; I(y=k)=0, y>k.那么，样本x属于第k个分类器对应的类别的概率为：P(y=k|x)=P(y≤k|x)-P(y≤k-1|x)=σ(αk+βkx)-σ(αk-1+βk-1x),其中，P(y≤0|x)=0，P(y=m|x)=1。
为了得到所有分类器的参数，我们采用梯度下降法来最小化损失函数，损失函数定义为所有样本的交叉熵：L(α,β)=−∑i∑k[I(yi=k)logP(yi=k|x)+(1−I(yi=k))log(1−P(yi=k|x))],其中，i表示样本的索引。
多项logistic回归算法多项logistic回归算法是一种常用的分类算法，广泛应用于机器学习和数据分析领域。
本文将介绍多项logistic回归算法的原理、应用和优缺点。
一、多项logistic回归算法原理多项logistic回归算法是一种广义线性回归模型的扩展，用于解决多类别分类问题。
与二项logistic回归算法类似，多项logistic回归算法也基于logistic函数，将输入特征和类别之间的关系建模为一个多类别的logistic回归模型。
多项logistic回归模型假设样本的特征与类别之间服从多项分布，通过最大似然估计的方法，求解模型参数，从而实现多类别分类。
二、多项logistic回归算法应用多项logistic回归算法在实际应用中具有广泛的应用场景。
以下是一些常见的应用领域：1. 电子商务：多项logistic回归算法可以用于商品推荐系统中的商品分类，根据用户的历史购买记录和其他特征，将商品分为不同的类别，从而为用户提供个性化的推荐。
2. 医学领域：多项logistic回归算法可以用于疾病诊断，根据患者的临床特征，将患者分为不同的疾病类别，从而帮助医生进行准确的诊断和治疗。
3. 金融领域：多项logistic回归算法可以用于信用评分，根据客户的个人信息和信用历史，将客户分为不同的信用等级，从而评估客户的信用风险。
4. 自然语言处理：多项logistic回归算法可以用于文本分类，根据文本的特征，将文本分为不同的类别，从而实现文本的自动分类和标注。
三、多项logistic回归算法优缺点多项logistic回归算法具有以下优点：1. 算法简单易实现：多项logistic回归算法基于最大似然估计的方法，参数估计简单，计算效率高。
2. 可解释性强：多项logistic回归算法可以得到每个特征对于各类别的影响程度，从而提供了对分类结果的解释。
3. 适用于多类别分类：多项logistic回归算法可以处理多个类别的分类问题，具有较好的分类性能。
