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spss计算logistic回归后怎么判断自变量影响力（重要程度）？

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我使用二元逻辑回归函数，计算了几个变量。现在想对自变量进行一下排序，就是说看一下自变量的重要程度。我看书上说自变量的影响力需要用标准化回归系数来确定，根据标准化回归系数的大小来确定自变量的影响力。我的 ...

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我使用二元逻辑回归函数，计算了几个变量。现在想对自变量进行一下排序，就是说看一下自变量的重要程度。我看书上说自变量的影响力需要用标准化回归系数来确定，根据标准化回归系数的大小来确定自变量的影响力。
我的问题是：
1，我的二元logistic回归函数正确吗？拟合准确吗？
我的Cox & Snell R Square>0.2,和Nagelkerke R Square>0.2可以说明模型拟合度高吗？
Model Summary
Step
-2 Log likelihood
Cox & Snell R Square
Nagelkerke R Square
1
2583.271 0.299 0.399
2，回归系数在二元Logistic函数中是e的指数，可以用标准化回归系数表达二元Logistic函数中自变量的回归系数吗？
如果可以的话，下图中的S.E.代表的是自变量的标准差，那么因变量Y的标准差是多少？怎么计算？
谢谢了，

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