logit与probit

Posted 2023-04-21

参考技术A 在将linear model转化到概率预估上时，其实要做的主要事情，就是将预估值域从正负无穷映射到 ，并且当y接近负无穷时，预估接近0，接近正无穷时预估接近1

复合这个模式的函数：
1、 sigmoid function（logit）
由log-odds推导出： 则反函数：
2、正太分布的cdf（probit）
则：
概率密度函数：
概率累积函数：

怎样利用SPSS标定二项logit模型

二元logit回归
1.打开数据，依次点击：analyse--regression--binarylogistic，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，上面的是因变量，下面的是自变量（单变量拉入一个，多因素拉入多个）。
3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。
4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。
虚拟变量ABCD四类，以a为参考，那么解释就是b相对于a有无影响，c相对于a有无影响，d相对于a有无影响。
5.选项里面至少选择95%CI。
点击ok。 参考技术A 做logitistic回归即可