请教关于logistic回归数据预处理的问题

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我想研究一些变量对某银行行用卡持卡人是否使用某项功能的影响情况，选用binary logistic方法，在预处理时遇到一些问题：
1、是否需要对数据进行归一化，转化为在[0,1]之间的数据
2.、logistic是否邀请将数据进行标准化呢，即均值为0，方差为1
3、为了研究方便，我把年龄和收入都进行了离散化，分为了五个档次（他们是有序的）：1-5，在做回归的时候，是要将他们设置为分类变量，转化为0.1，还是直接放入协变量进行建模呢？

此外，在选择变量进入方式的时候，怎么考虑方式呢，谢谢大家了

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关键词：logistic回归 logistic ogistic logisti logist logistic 预处理 归一化

Logit处理不是标准化，可以参考下公式；
年龄和收入我觉得可以直接作为变量，但是要假定不同的数值见的距离相同，否则其意义不好解释，如10-20为“1”，20-60为“2”，这个好像有点不太好说。总之，看你的需要。

没有一定要求进行归一化处理，后面的个人觉得还是设置为分类变量

luling2010 发表于 2012-2-6 12:32
没有一定要求进行归一化处理，后面的个人觉得还是设置为分类变量

嗯，不用归一化，那一定要进行标准化么？

年龄为有序的，需要考试各个顺序的影响，另有排序选择模型可用

chenye45676848 发表于 2012-2-6 14:48
年龄为有序的，需要考试各个顺序的影响，另有排序选择模型可用

其实收入也是有顺序的，就不能使用将其转化为分类变量来做么？

wfldragon 发表于 2012-2-6 12:31
Logit处理不是标准化，可以参考下公式；
年龄和收入我觉得可以直接作为变量，但是要假定不同的数值见的距离 ...

因为我前面做独立样本t检验时发现直接用年龄，收入的原值，两类人群没有显著差异，但是离散后，收入有了显著差异，所以才想离散化赋值的，我没有灯具赋值，是：3万以下-1,3到5万为2,5-10万为3，10万以上为4，
但是这个不能用来直接建立Logistic模型吧？
需要变为分类变量，或者怎么处理下才能建立模型吧？

想請問stata是否可处理logit的GLS?

实际值不显著的话再分类的逻辑有点问题，建议斟酌下。分类变量应该就可以用虚拟变量了

wfldragon 发表于 2012-2-6 19:55
实际值不显著的话再分类的逻辑有点问题，建议斟酌下。分类变量应该就可以用虚拟变量了

谢谢啦，我大概考虑清楚啦