请教问题~~Logistic模型系数检验和H-L检验

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请教问题~~Logistic模型系数检验，如下，用SPSS的logistic检验后出现这个，这样的方程建立是有效的么~~谢谢啊，我是大三的学生才开始学这个不懂啊，想写篇文章，所以请大家帮帮忙啊~~~感激不尽~~


                模型系数的综合检验
                         卡方        df        Sig.
步骤 1        步骤        87.032        5        .000
                块        87.032        5        .000
               模型        87.032        5        .000
还有个问题，这个HL检验表是说明了什么意思啊~~谢谢啊

        = Hosmer 和 Lemeshow 检验 =
         步骤        卡方        df        Sig.
              1        4.158        8        .843

还有一个

                        Hosmer 和 Lemeshow 检验的随机性表
                是否找到工作 = 否                是否找到工作 = 是（含考研或出国成功）
                已观测        期望值        已观测        期望值        总计
步骤 1        68        64.351        52        55.649        120
        2        58        58.424        75        74.576        133
        3        46        45.926        75        75.074        121
        4        52        51.293        106        106.707        158
        5        38        44.672        121        114.328        159
        6        22        25.792        77        73.208        99
        7        27        26.990        92        92.010        119
        8        32        26.367        95        100.633        127
        9        18        17.834        86        86.166        104
        10        16        15.351        109        109.649        125

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关键词：Logistic模型 logistic ogistic logisti logist 模型

那位好人帮帮忙啊~~求帮助哇~~~

求助大神~~~~~~~

1\模型系数的综合检验
  87.032        5        .000
在“模型系数的综合检验”表中可以看出： 所有的SIG 几乎为“0”   ，说明模型越来越显著。根本原因：用87.032和11.07（查卡方表，自由度为5,0.05水平）。卡方值越大越好。
2、Hosmer 和 Lemeshow 检验
此检验一般和 Hosmer 和 Lemeshow 检验的随机性表一起来用。
Hosmer 和 Lemeshow 检验值为 4.158，用它和临界值15.51（查卡方表，8,0.05）比较，卡方统计量 4.158< 临界值，并且 .843大于0.05，说明该模型能够很好地拟合整体。
Hosmer 和 Lemeshow 检验的随机性表，可以看出：”观测值“和”期望值“几乎是接近的，不存在很大差异，说明模型拟合效果比较理想，印证了“Hosmer 和 Lemeshow 检验”中的结果。
希望你能看明白。不妥之处，请高人赐教，QQ：513801822

我写了一篇论文，用spss软件做了logistic回归，结果如下
  模型系数的综合检验
                    卡方 df Sig.
步骤 1 步骤 47.678 1 .000
          块 47.678 1 .000
       模型 47.678 1 .000
步骤 2 步骤 11.070 1 .001
           块 58.748 2 .000
         模型 58.748 2 .000
    步 骤 3 步骤 7.651 1 .006
                  块 66.399 3 .000
            模型 66.399 3 .000
    步骤 4 步骤 7.429 1 .006
          块 73.827 4 .000
         模型 73.827 4 .000
   步骤 5 步骤 5.467 1 .019
       块 79.295 5 .000
       模型 79.295 5 .000
= Hosmer 和 Lemeshow 检验 =
步骤 卡方 df Sig.
1      3.164 2 .206
2      10.561 5 .061
3     13.186 7 .068
4     115.940 8 .000
5      538.880 8 .000
模型汇总
步骤 -2 对数似然值 Cox & Snell R 方 Nagelkerke R 方
1 66.934a .379 .556
2 55.864b .444 .651
3 48.213b .485 .711
4 40.784b .522 .765
5 35.317b .547 .803
根据结果做成了这样的表

解释变量	B	S.E.	Wald	Sig.	Exp(B)
年龄	2.276***	0.826	7.597	0.006	9.740
受教育程度	1.342**	0.583	5.298	0.021	3.828
家庭子女数	-1.325**	0.630	4.427	0.035	0.266
家庭人均纯收入	2.752***	1.018	7.305	0.007	15.674
对新农保政策的了解程度	-2.174***	0.846	6.601	0.010	0.114
常量	-4.306	3.570	1.455	0.228	0.013
检验值  显著性				0.000
模型的卡方检验值χ2				79.295
Nagekerk R2				0.803
预测正确值				74.0%

请问还红线的部分填对着没，希望大家不吝赐教，谢谢呀














   

也想请教相关问题，尤其是-2 对数似然值 Cox & Snell R 方 Nagelkerke R 方分别应该在什么范围内是说明模型估计结果良好？

预测正确率多少合适呢

小象刺猬 发表于 2012-12-3 21:29
也想请教相关问题，尤其是-2 对数似然值 Cox & Snell R 方 Nagelkerke R 方分别应该在什么范围内是说明模型 ...

-2 对数似然值 Cox & Snell R 方好像类似于线性回归里面的R2， 该值越接近1越好。一般利用 Cox & Snell R 方作为判断多个模型之间的优良度，例如，模型A的 Cox & Snell R 方=0.2，模型B的 Cox & Snell R 方=0.4,则模型B由于模型A。如果有不足之处，还请指正。

小象刺猬 发表于 2012-12-3 21:29
也想请教相关问题，尤其是-2 对数似然值 Cox & Snell R 方 Nagelkerke R 方分别应该在什么范围内是说明模型 ...

-2 对数似然值 Cox & Snell R 方好像类似于线性回归里面的R2， 该值越接近1越好。一般利用 Cox & Snell R 方作为判断多个模型之间的优良度，例如，模型A的 Cox & Snell R 方=0.2，模型B的 Cox & Snell R 方=0.4,则模型B由于模型A。如果有不足之处，还请指正。

471846727 发表于 2012-8-1 16:11
我写了一篇论文，用spss软件做了logistic回归，结果如下
  模型系数的综合检验
                    卡方 ...

是对的吧，79那个是对的吧？？？