二元logistic回归因变量霍斯默检验中的显著性不显著,但分类表的预测百分比很大，如何分析

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-12-21 08:02 标签： 二元logistic回归因变量

其实这些数学问题都非常的复杂一一需要通过准确的资料和以及相关的数据显示材料的确为打

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回规划什么检验中的显著性不显著

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    知道合伙人金融证券行家
    知道合夥人金融证券行家

    2007年心理学硕士毕业从事市场研究与分析工作多年，善于营销市场研究分析、数据分析等


刚好相反这是说明拟合的模型可以接受的意思

模型拟合信息中的显著性是将仅有截距的模型和最终引入预测变量的模型比较得出的p值，说明引入预测变量的最终模型與仅有截距的模型差异显著说明了引入的预测变量有效。

下面的拟合度同样是这个意思

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你的老师不希望您报告Nagelkerke R平方或2Loglikelihood的值是正确的线性拟合指数（R平方）Logistic回归模型善良是不适用的。 Logistic回归你应该主要善良拟合指数模型的拟合优度Hosmer和Lemeshow检验的结果昰可以接受的，当它的SIG值（P值）大于0.05（最好大于0.1） 业务：Logistic回归主界面，点击“选项”按钮然后选择Lemeshow霍斯默善良的拟合统计可以（记得朂后点击OK）。这将产生两个Hosmer和Lemeshow检验结果表首先是整体的善良的拟合结果，第二个是10％的原始数据拟合结果善良的你可以第一个表中的結果，结果报告第二个表我想你的老师可能无法理解，你可以不报告

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