多分类logistic回归模型
SPSSAU(StatisticalProduct and Service SoftwareAutomatically,自动化统计产品和服务软件)也称“在线SPSS”,是一款在线数据分析软件,其适用场景广泛、功能全面、操作简单,为用户提供“拖拽点一下”就可以完成数据分析的极致体验和智能化分析结果,即便是统计学小白也能完成的复杂的数据分析工作。
SPSSAU将传统软件繁琐的数据分析步骤,简化为智能化和自动化分析过程。大数据的智能算法,让你忘记繁琐的数学公式、分析方法原理,SPSSAU将计算中间过程进行默认处理,你只需要点一下,下载你的分析结果,几秒钟报告就可以完成。
1、SPSSAU分析操作
以线性回归为例,使用SPSSAU进行分析,研究教育程度等自变量对因变量工资的影响情况,只需要3步即可完成,操作如下图:
2、SPSSAU分析结果
SPSSAU所有分析方法得到的分析结果均为标准三线表格式。很多同学并不知道如何制作三线表,以及规范标准的分析结果中都应该包括什么内容。
SPSSAU输出结果不仅包含表题、表注,同时表格内容都是严格按照学术要求需要呈现的形式进行输出的,省去了大家寻找相关文献分析结果的规范输出形式的时间,以及调整表格格式的时间。
SPSSAU输出分析结果如下:
3、分析建议与智能分析
对于数据分析小白用户来讲,得到这样的分析结果后,可能并不知道如何进行分析,SPSSAU在每一个分析结果表格的下方都同时输出了 “分析建议 ” 与 “ 智能分析” ,帮助大家理解分析过程和解读分析结果。如下图:
分析人员可根据分析建议与智能分析的内容,对分析结果进行解、或根据提示进行修改等。
4、关键中间过程值展示
SPSSAU除了能够输出最终分析结果外,还会输出关键中间过程值,以供大家查阅,类似下图:
5、可视化结果自动输出
除表格类分析结果外,SPSSAU自动提供对应方法需要的可视化图表,不需要你单独进行设置,SPSSAU懂你的需求,类似下图:
总而言之,言而总之,SPSSAU想你所想,智能化与自动化分析过程解放大脑,只需要点一点,就可以完成复杂的数据分析工作。
SPSSAU提供各类学习资源与服务,致力于让小白用户也能独立完成数据分析工作。所以免费为用户提供帮助手册、教学视频、案例教学、智能分析与分析建议;以及提供免费的智能客服与人工客服服务。
1、帮助手册
SPSSAU为每一种分析方法都配有帮助手册说明,通常包涵该方法的相关视频、分析步骤、分析原理、数据格式、案例分析、软件操作、分析结果解读、疑难解惑等内容。
帮助手册进入方式:
① 每一个方法分析页面的小灯泡按钮,点击可进入该方法对应的帮助手册页面。
② 页面右上角客服中心->帮助手册;进入后可进行方法搜索。
如下图为“信度分析”帮助手册部分内容:
2、教学视频
SPSSAU为帮助用户更好的完成数据分析工作,邀请不同风格的各数据分析领域的专家进行教学视频录制。通过这些视频,用户可以系统地学习和掌握数据分析的技巧,从而更有效地解决实际问题。
教学视频进入方式:
①每种方法帮助手册最上方,为该方法相关教学视频、包括该方法案例操作视频、常见问题汇总等相关视频。
② 客服中心->教学视频
③点击下方链接进行教学视频汇总页面
SPSSAU案例视频汇总SPSSAU数据分析系列视频
3、案例库
案例库从专业角度针对某一个方法进行深度剖析,通过案例的形式,进行分析方法内容讲解、重难点疑点分析,手把手教你完成某个方法的数据分析。同时提供案例数据,案例数据可一键直达我的账号,便于复现结果,进行学习使用。索引目录,一键直达案例中的目录点。
4、智能分析与分析建议
对于统计学小白来讲,令人头痛的莫过于看不懂分析结果了,SPSSAU在每一个结果下方自动输出“智能分析与分析建议”,帮助解读数据分析结果。
如下图,为有交互作用双因素方差分析智能分析与分析建议:
5、智能客服与人工客服服务
可能即便有以上各种各样的资料,在实际分析过程中,还是会遇见软件使用上或分析上这样那样的问题,那么这个时候就可以找SPSSAU的智能客服与人工客服解决问题。
智能客服
SPSSAU智能客服中包涵了SPSSAU上线以来,分析人员经常提问的上百个高频问题,对智能客服简单描述问题进行提问,会自动匹配最相关内容进行解答。
智能客服进入方式:
① 分析页面右下方
② 客服中心->智能客服
人工客服
SPSSAU除智能客服外,还有人工客服;遇到分析或者使用上的疑难问题,可以在SPSSAU右上角客服中心联系人工客服提问,专业分析老师在线答疑,帮你顺利完成数据分析工作。
人工客服进入方式:
客服中心->人工客服
SPSSAU是一个模块化、集成化的网页版平台系统。它由10个算法模块构成,分别是通用方法、问卷研究、可视化、数据处理、进阶方法、实验/医学研究、综合评价、计量经济研究、机器学习、Meta荟萃分析,每个模块包含各类相关算法。
1、通用方法
通用方法模块包括频数分析、分类汇总、描述分析、卡方分析、相关分析、线性回归、单因素方差、独立样本t检验、单样本t检验、配对t检验、正态性检验和非参数检验。其中相关分析支持Pearson、Spearman和Kendall三种系数。单因素方差中包括方差齐检验,welch方差和Brown-Forsythe方差,非参数检验自动识别进行MannWhitney检验或者Kruskal-Wallis检验。
2、问卷研究
问卷研究模块包括信度分析、效度分析(探索性因子分析)、多选题涉及的相关分析功能、项目分析(区分度分析)、权重计算、验证性因子分析、对应分析、路径分析、结构方程模型、调节作用、中介作用、调节中介、KANO模型、NPS、PSM分析、rwg一致性分析和联合分析等。其中信度分析支持Cronbach系数、折半信度系数、McDonaldOmega信度、theta信度系数,权重功能支持AHP、熵值法和优序图法,对应分析支持简单对应和多重对应分析。
3、可视化
可视化包括常用的统计图形绘制,包括散点图、直方图、箱线图、词云、误差线图、PP图、QQ图、ROC曲线、象限图、帕累托图、簇状图、组合图、气泡图、核密度图和小提琴图等。
4、数据处理
数据处理模块包括标题处理、数据标签、数据编码、生成变量、无效样本和异常值等功能。其中标题处理支持标题修改或删除,数据标签功能支持批量化标题设置,数据编码功能支持数据编码、范围编码和自动编码共3种且支持原始数据覆盖方式,生成变量支持常用50余类处理方式(比如计算平均值,对数等科学计算方式,各类数据标准化方式等)。
5、进阶方法
进阶方法模块包括聚类分析,探索性因子分析,主成分分析,分层回归,逐步回归,二元logistic回归,多分类logistic回归,有序logistic回归,事后多重比较,偏相关分析,典型相关分析,双因素方差/三因素方差/多因素方差/协方差分析,判别分析,岭回归,分层聚类,曲线回归,PLS回归,Lasso回归,RFM模型,非线性回归和共线性分析等。
6、实验/医学研究
实验/医学研究模块包括卡方检验、Kappa系数、配对卡方、二元probit、Poisson回归、Cox回归、ICC组内相关系数、Wilcoxon(单样本和配对样本)、Friedman检验、游程检验、Kendall协调系数、CochranQ检验、概要t检验、均值z检验、比率z检验、Ridit分析、正交设计、极差分析、卡方拟合优度检验、Poisson检验、重复测量方差、OR值计算、Kaplan-Meier、广义估计方程GEE、条件logistic回归、负二项回归、剂量反应分析、Blandaltman、HLM多水平模型、分层卡方、Deming回归和Fisher卡方等。
7、综合评价
综合评价模块包括AHP层次分析、熵值法、模糊综合评价、灰色关联法、TOPSIS法、WRSR秩和比法、CRITIC权重、独立性权重、信息量权重、耦合协调度、熵权TOPSIS、灰色预测模型、指数平滑、数据包络分析、DEMATEL、Vikor、ISM、多维尺度MDS、综合指数计算、障碍度模型、马尔可夫预测、Malmquist指数和SBM模型等。
8、计量经济研究
计量经济研究模块包括Robust回归、OLS回归、两阶段回归、分位数回归、ADF检验、ARIMA预测、偏(自)相关图、面板模型、倾向得分匹配、分组回归、GMM估计、DID差分模型、Tobit模型、两阶段heckmantwostep模型、RDD断点回归、时序图、VAR模型、格兰杰检验、协整检验、ECM模型、ARCH模型、Coef图、方差分析、Dagum基尼系数、莫兰指数、泰尔指数、零膨胀负二项和零膨胀泊松回归、季节性Sarima模型和动态面板模型等。
9、机器学习
机器学习模块支持常用的神经网络、决策树、随机森林、KNN、朴素贝叶斯、支持向量机和Logistic回归模型等,并且支持分类和回归任务,比如决策树支持决策树分类和决策树回归两类模型。
10、进阶方法
Meta荟萃分析模块支持连续性、二分类数据进行Meta分析,并且支持其它数据格式,包括平均值、相关系数、OR值或HR值进行Meta分析,以及支持一般倒方差分析和P值合并计算等,Meta分析模块提供效应量计算、发表偏倚检验、敏感性检验等,并且支持分组Meta、累积Meta回归和Meta回归等。
俟定静3090stata怎么做多分类有序变量logistic回归 -
管翔萧18563228576 ______ 有序的话,需要通过平行性检验确认能不能用有序
俟定静3090人际关系作为虚拟变量的二元logistic回归在spss中怎么做啊? -
管翔萧18563228576 ______ 要大于等于三个水平的分类变量才有必要生成哑变量的,只有两个水平的话不用.logi回归的因变量就是只能俩水平:0和1的.我一般生成哑变量是直接conpute的.简单说分类指的是一个变量在测量中的属性,就像连续、等级(秩次)这些属性一样.虚拟变量时分析时候,因为分类变量无法进行量化的推断检验(而只能是0/1那种才可以被检验),我们就要把多余2类的分类变量改造出若干个(比该变量水平数少1个)哑变量,一般是以频数最多的那个水平为基数(设其为0),其它的水平分别成为不同的哑变量.然后对这些哑变量分别作logi回归.把一个变量设置成分类变量和将一个分类变量生成几个哑变量不是一回事.
俟定静3090如何用SPSS做logistic回归分析 -
管翔萧18563228576 ______ 打开数据以后,菜单栏上依次点击:analyse--regression--binary logistic,打开二分回归对话框 将因变量和自变量放入格子的列表里,上面的是因变量,下面的是自变量,我们看到这里有三个自变量 设置回归方法,这里选择最简单的方法:enter...
俟定静3090做有序多分类logistic回归时,可以逐步回归吗 -
管翔萧18563228576 ______ spss不行,sas可以
俟定静3090多因素logistic回归数据怎么录入 -
管翔萧18563228576 ______ 可采用分类变量或虚拟变量的方法录入,分类变量如:a-1,b-2,c-3,d-4,虚拟变量即引入n-1个0-1变量,当此值为1时,其他均为0.
俟定静3090如何用SPSS做logistic回归分析 -
管翔萧18563228576 ______ Logistic回归主要分为三类,一种是因变量为二分类得logistic回归,这种回归叫做二项logistic回归,一种是因变量为无序多分类得logistic回归,比如倾向于选择哪种产品,这种回归叫做多项logistic回归.还有一种是因变量为有序多分类的logistic...
俟定静3090关于logit和logistic模型的区别 -
管翔萧18563228576 ______ 一、主体不同 1、logit模型:是离散选择法模型之一,Logit模型是最早的离散选择模型,也是目前应用最广的模型. 2、logistic模型:又称logistic回归分析,logistic回归的因变量可以是二分非线性差分方程类的,也可以是多分类的. 二、特点不...
俟定静3090SPSS的多分类Logistic回归分析中得到的自变量(也是多分类的)Exp(B)值如何解释?是指自变量增加一个单位时,相对于因变量参照组,其优势比(... -
管翔萧18563228576 ______[答案] 多分类的logit比较难解释,要根据参考来讲的 统计专业研究生工作室为您服务
俟定静3090如何用spss17.0进行二元和多元logistic回归分析 -
管翔萧18563228576 ______ Logistic回归主要分为三类,一种是因变量为二分类得logistic回归,这种回归叫做二项logistic回归,一种是因变量为无序多分类得logistic回归,比如倾向于选择哪种产品,这种回归叫做多项logistic回归.还有一种是因变量为有序多分类的logistic...
俟定静3090如何用spss17.0进行二元和多元logistic回归分析 -
管翔萧18563228576 ______ 方法/步骤1 打开数据以后,菜单栏上依次点击:analyse--regression--binary logistic,打开二分回归对话框2 将因变量和自变量放入格子的列表里,如图所示,上面的是因变量,下面的是自变量,我们看到这里有三个自变量 设置回归方法,这里...