R语言广义线性模型Logistic回归案例代码

Posted 2021-09-06 Data+Science+Insight

R语言广义线性模型Logistic回归案例代码

在实际应用中，Logistic模型主要有三大用途：

1）寻找危险因素，找到某些影响因变量的"坏因素"，一般可以通过优势比发现危险因素；

2）用于预测，可以预测某种情况发生的概率或可能性大小；

3）用于判别，判断某个新样本所属的类别。

Logistic模型实际上是一种回归模型，但这种模型又与普通的线性回归模型又有一定的区别：

1）Logistic回归模型的因变量为二分类变量；

2）该模型的因变量和自变量之间不存在线性关系；

3）一般线性回归模型中需要假设独立同分布、方差齐性等，而Logistic回归模型不需要；

4）Logistic回归没有关于自变量分布的假设条件，可以是连续变量、离散变量和虚拟变量；

5）由于因变量和自变量之间不存在线性关系，所以参数(偏回归系数)使用最大似然估计法计算。

logistic回归模型概