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本帖最后由 麦客 于
10:41 编辑
电子书来源：王济川，郭志刚《Logistic回归模型--方法与应用》，高等教育出版社
书籍内容：本书主要介绍了在分析二分类因变量时最常使用的统计分折模型之一logistic回归模型，同时还介绍了如何将logistic回归模型扩展到序次logistic回归模型和多项logit模型。具体例题分析采用SAS和SPSS两种软件建模，并对估计结果进行了详尽解释和对比分析。
书籍目录：
& & 1、二分类因变量与Iogistic回归模型
& & 2、Logistic回归模型估计
& & 3、Logistic回归模型评价
& & 4、Logistic回归系数解释
& & 5、Logistic回归系数的统计推断
& & 6、建立模型
& & 7、Logistic回归诊断
& & 8、Logistic回归的替代模型及扩展
电子书说明：这本经典教材的电子书在网上遍布了，但是都是4个文件的原始扫描状态，连目录也没有，这么好的书竟然没人好好打理一下。磨刀不误砍柴工嘛，我做了一点美化，主要改进在于：合并到一起；增添了目录页和封面；增添了细致的书签。
人大经济论坛之所以红红火火，就在于很多人乐意把自己的宝贝拿出来分享，众人拾柴火焰高嘛！其实拿出来卖几个虚拟币，也为自己下载东西铺平了路子，我为人人才能人人为我嘛！支持我观点的请顶呀！
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10:36:19 上传
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你的资源呢？！
清晰的认识自己的困惑或许是自知的初级水平吧！
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jyzsalex 发表于
你的资源呢？！你也太快了，正上传你就来了！已经好了，嘿嘿！
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本帖最后由 nkunku 于
05:38 编辑
忍痛买了。
哥买的不是书，是书签！
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你不仅买了书签，还捎带着目录和封面呢，省下你自己的宝贵时间了，时间就是生命就是金钱，够超值的了。呵呵
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what a pity~~i can not afford it.
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太贵了！！！！！！！！！！
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好贵啊 没有钱
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楼主，太guile
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论坛好贴推荐使用SPSS软件时，如何设置相关分析时的显著性水平的值（0.5及0.01）？能不能设置成其它值？_百度知道
使用SPSS软件时，如何设置相关分析时的显著性水平的值（0.5及0.01）？能不能设置成其它值？
提问者采纳
是不是笔误，如P=0.5.0012，也没必要设置成其他值的？SPSS软件在计算相关分析的时候是不需要设置显著性水平的，即P&lt，腾籽瘁谎诓荷跟芹因为计算结果会提供给你具体P值.01,则P&0.0124.05，如果P=0;0。不知回答结果是否满意显著性水平怎么还有0
的确，敲错了...是0.05，如果不用设置的话，那么计算相关分析时表下出现的Correlation is significant at the 0.01level是根据什么来的？
提问者评价
感谢解答~虽然并没有得到想要的答案,还是谢了
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5%最常用,5%，95%显著性水平一般设置成1%。分别对应99%,10%
这个都是默认为0.05，不能进行设置的
为什么我做相关分析出来显著性水平的既有0.05，也有0.01... ...
软件版本不一样吧，我用的这个是不能设置的
显著性水平的相关知识
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本帖最后由 wanghaidong918 于
09:18 编辑
我使用二元逻辑回归函数，计算了几个变量。现在想对自变量进行一下排序，就是说看一下自变量的重要程度。我看书上说自变量的影响力需要用标准化回归系数来确定，根据标准化回归系数的大小来确定自变量的影响力。
我的问题是：
1，我的二元logistic回归函数正确吗？拟合准确吗？
我的Cox & Snell R Square&0.2,和Nagelkerke R Square&0.2可以说明模型拟合度高吗？
& && && && && && && && && && && &Model Summary
-2 Log likelihood
Cox & Snell R Square
Nagelkerke R Square
& & & && && && && && & 0.299& & & && && && && && && && && && && && && & 0.399
19:36:12 上传
2，回归系数在二元Logistic函数中是e的指数，可以用标准化回归系数表达二元Logistic函数中自变量的回归系数吗？
如果可以的话，下图中的S.E.代表的是自变量的标准差，那么因变量Y的标准差是多少？怎么计算？
19:36:12 上传
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Cox & Snell R Square
Nagelkerke R Square
都相对偏低，这些指数越靠近1说明拟合的越好！
在所有回归变量中,x1不显著，其他都是通过1%的显著性检验
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哦，谢谢呀！！这个是看sig的值越小越好吗？
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如果单纯看趋势，而不是真的用你的模型去拟合实际数据，模型的特异性和有效性可以忽略，不太准也可以，就是第二张表的内容。
看楼主的输出结果，除了x1之外其余自变量都在0.01水平上对因变量有影响，影响大小就得看B值(偏回归系数）的大小了，B值绝对值大的，影响大，反之则小，由于logistic回归并不是线性，也可参考Exp（B)，就是比数比，对照一下，你可以看出B值大的话，比数比也大。因此，楼主数据中x5影响最大，还有一个更大的，就是那个constence，这个是截距，可以忽略。
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楼主对Sig.的含义有偏差，Sig.的含义是可能性，也就是平常所说的P值，用统计语言说就是：在一次抽样中，抽到比Sig.所设定的概率（缺省是0.05）相等或更大的概率的可能性。这也就是说，你抽样一次，只有&5%的可能性样本P值落在0.05的界限内侧，也就是所谓差异显著。
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忘说了，差异显著可不是影响显著，这是两个完全不同的概念。发现坛子里好多朋友对这两个概念都很模糊。
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哎呀，感谢chyshl，和chyshl的指导，现在大概明白了。
总结如下：对于线性函数，比较自变量影响大小通过标准化回归系数，
对于非线性函数，首先比较回归系数的绝对值大小，它说明了它影响回归方程变化的幅度（也就是e的|b|次方）
其实主要是看EXP（b）的大小，它是效应系数，主要影响变量的程度和方向！
谢谢楼上各位的指导！
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