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雷达卡
请问二元logistic，0样本量25，1样本量178，这样回归出来的结果有意义吗
在进行二元Logistic回归之前，样本量的平衡性是一个重要考虑因素。在您提供的情况下，样本量不平衡，0样本量较少，可能会影响回归结果的可靠性和解释性。
样本量不平衡可能导致模型对1类样本的预测能力较好，但对0类样本的预测能力较差。这可能会导致模型过于偏向1类样本，而对0类样本的预测可能存在较大的误差。因此，在结果解释和推断时需要更加谨慎。
建议您考虑进行样本处理方法，以增加较少类别的样本数量，例如通过重采样（如过采样少数类别样本或欠采样多数类别样本）来平衡样本量。这样可以改善建模结果的稳定性和预测能力。
除了样本量，还有其他因素也需要考虑，如变量选择、共线性等。综合考虑所有因素，才能准确评估回归结果的可靠性和意义。
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