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R語(yǔ)言glm()函數(shù)連續(xù)自變量的二項(xiàng)logistic回歸

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因變量是否續(xù)約,自變量包括注冊(cè)時(shí)長(zhǎng)、營(yíng)業(yè)收入、成本,均為連續(xù)數(shù)據(jù)。SPSS實(shí)現(xiàn)過(guò)程和結(jié)果解讀看下文:  
 
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SPSS二項(xiàng)logistic回歸分析案例實(shí)踐,做個(gè)預(yù)測(cè)模型  

直接用glm()函數(shù)擬合:

   
   
   xuyue.fit <- glm(續(xù)約~成本+營(yíng)業(yè)收入+注冊(cè)時(shí)長(zhǎng),data=xuyue,family=binomial(link = logit))
    summary(xuyue.fit)

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成本、收入、時(shí)長(zhǎng)對(duì)是否續(xù)約都有顯著影響(P<0.05)。

依據(jù)上面回歸系數(shù)的結(jié)果,寫(xiě)出logistic回歸的方程式:

Logit(P)=Ln(P/1-P)=-2.287+0.099*時(shí)長(zhǎng)+0.014*收入-0.184*成本

這個(gè)模型擬合優(yōu)度如何呢?咱們用Hosmer-Lemeshow擬合優(yōu)度檢驗(yàn)來(lái)看看。

   
   
   xuyue.fit.hl <- hoslem.test(xuyue.fit$y,fitted(xuyue.fit),g=10)

R語(yǔ)言glm()函數(shù)連續(xù)自變量的二項(xiàng)logistic回歸

HL檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),模型擬合良好(P=0.651>0.05)。

logistic回歸具體應(yīng)用時(shí),用風(fēng)險(xiǎn)的比數(shù)比即OR值相對(duì)于回歸系數(shù)要更容易解讀,所以接下來(lái)咱們需要計(jì)算并輸出三個(gè)自變量的OR值。

   
   
   exp(coef(xuyue.fit))

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上表中的數(shù)據(jù)即截距和各自變量的OR值。營(yíng)業(yè)收入每增加一個(gè)單位,則商戶繼續(xù)續(xù)約的可能性增加1.4%,高注冊(cè)時(shí)長(zhǎng)的續(xù)約可能性是低注冊(cè)時(shí)長(zhǎng)的1.1倍,注冊(cè)時(shí)長(zhǎng)和營(yíng)業(yè)收入均是繼續(xù)續(xù)約的利好因子。相反地,我們發(fā)現(xiàn)成本是影響是否繼續(xù)續(xù)約的不利因素。(基于OR值數(shù)據(jù)結(jié)果)。

到此,相信大家對(duì)“R語(yǔ)言glm()函數(shù)連續(xù)自變量的二項(xiàng)logistic回歸”有了更深的了解,不妨來(lái)實(shí)際操作一番吧!這里是創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站,更多相關(guān)內(nèi)容可以進(jìn)入相關(guān)頻道進(jìn)行查詢,關(guān)注我們,繼續(xù)學(xué)習(xí)!

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