什么是有序回歸，用stata做有序邏輯回歸模型具體是什么樣的用做平行線檢驗嗎

來源：整理時間：2023-05-19 21:11:03 編輯：金融知識手機版

1，用stata做有序邏輯回歸模型具體是什么樣的用做平行線檢驗嗎

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2，有沒有哪位大神懂Ordinal有序回歸

有序回歸可以看成logistic回歸的擴展，把有序多分類（1，2，...，n）轉成二分類，主要有二種轉化方式：1）把1跟n比，然后1+2跟n比，....；2）1跟2+3+...+n比，1+2跟3+...+n比，....

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3，什么是有序logistic回歸模型

因變量是等級變量

這個…說清楚點問題…什么是鏈接預測??？logistic回歸的因變量可以是二分類的，也可以是多分類的，但是二分類的更為常用，也更加容易解釋。所以實際中最為常用的就是二分類的logistic回歸。 logistic回歸的主要用途：一是尋找危險因素，正如上面所說的尋找某一疾病的危險因素等。二是預測，如果已經建立了logistic回歸模型，則可以根據模型，預測在不同的自變量情況下，發(fā)生某病或某種情況的概率有多大。三是判別，實際上跟預測有些類似，也是根據logistic模型，判斷某人屬于某病或屬于某種情況的概率有多大，也就是看一下這個人有多大的可能性是屬于某病。

什么是有序logistic回歸模型

4，在SPSS上做有序Logistic回歸

是需要用有序Logistic回歸。自變量可既可以是計量資料，也可以是等級資料。但從實際來看，很少有直接用計量資料的。大多數(shù)都是等級資料，這主要是從實用角度來考慮的。比如年齡與胃癌的關系，如果作為連續(xù)型資料進行分析，可以求出一個OR值，假設為1.3。它的含義就是年齡每增加一歲，胃癌的發(fā)生危險增加1.3倍。而現(xiàn)實情況中，很難做到這么準確和精細。我們更想了解的是老年人的危險比青年人高多少，40歲的人比30歲的人的危險高多少，這些是更為實際的。因此，如果我們把年齡劃分一下，比如，每十歲一個年齡組，作為等級資料進行分析，可能解釋起來就更為容易一些，也更加符合實際一些。需要注意的是：選入協(xié)變量框的自變量必須是計量資料。如果沒有計量資料，那么就將所有自變量全部輸入因子框即可。

5，spss回歸分析tF值分別代表什么呀

R方為決定系數(shù)，即擬合模型所能解釋的因變量的變化百分比。例如，R方＝0．810，說明擬合方程能解釋因變量變化的81％，不能解釋的19％。F是方差檢驗，整個模型的全局檢驗，看擬合方程是否有意義T值是對每個自變量進行一個接一個的檢驗（logistic回歸），看其beta值，即回歸系數(shù)是否有意義F和T的顯著性均為0．05，回歸分析在科學研究領域是最常用的統(tǒng)計方法?！禨PSS回歸分析》介紹了一些基本的統(tǒng)計方法，例如，相關、回歸（線性、多重、非線性）、邏輯（二項、多項）、有序回歸和生存分析（壽命表法、Kaplan－Meier法以及Cox回歸）。SPSS是世界上最早的統(tǒng)計分析軟件。1968年，斯坦福大學的三位研究生NormanH．Nie，C．Hadlai（Tex）Hull和DaleH．Bent成功地進行了研究和開發(fā)。同時成立了SPSS公司。擴展資料：原理：這種表示取決于變量Y中可由控制變量X解釋的變化百分比。決定系數(shù)不等于相關系數(shù)的平方。這個和相關系數(shù)之間的區(qū)別是如果你去掉｜，R｜等于0和1，由于R2<R,可以防止對相關系數(shù)所表示的相關做夸張的解釋。決定系數(shù)：在Y的平方和中，X引起的平方和所占的比例為R2相關程度由決定系數(shù)的程度決定。R2越接近1，相關方程的參考值越大。反之，越接近0，參考值越低。這就是一元回歸分析的情況。但是決定系數(shù)和回歸系數(shù)本質上是不相關的就像標準差和標準誤差本質上是不相關的一樣。在多元回歸分析中，決定系數(shù)為路徑系數(shù)的平方。表達式：R2＝SSR／SST＝1－SSE／SST其中：SST＝SSR＋SSE，SST （total sum of squares）為總平方和，SSR （regression sum of squares）為回歸平方和，SSE （error sum of squares）為殘差平方和。參考資料來源：百度百科-SPSS回歸分析

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t值、f值都是判斷顯著性的過程值，重點看P值即可。F值用于判定模型中是否自變量X中至少有一個對因變量Y產生影響,如果呈現(xiàn)出顯著性（看P值）,則說明所有X中至少一個會對Y產生影響關系。T值用于判斷每個自變量的顯著性，如果顯著則說明該變量對模型有顯著影響。可是使用spssau進行分析，直接得出文字結果及標準格式數(shù)據。

首先R太小F值是整個回歸模型的顯著性T是各個自變量的顯著性你這里沒有給出各個自變量的，你可以把里面的回歸不好的自變量剔除掉再回歸試試另外SIG太大了，你這模型是無效的