请教各位：如果根据逻辑回归的结果，写成方程

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        数据集是信用评价模型的经典数据集，german credit，

        根据训练数据并应用逻辑回归得到初步结果后，学生想根据最大似然估计的结果写成方程，进而用测验数据来

        看看模型的预测能力如何。

         目前卡壳的问题是：有分类变量进入模型，且是多层次分类变量，比如借款用途（purpose）一项就有8个levels，

         在这种情况下，具体的方程如何写出？

         最大似然估计结果在附件呈上。谢谢各位大神~

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关键词：逻辑回归 Purpose 最大似然估计 Credit German purpose levels credit german 经典

详见HLM程序。会给你算出和给出方程，难点在于你得主观判断各变量在不同层次中是否显著。这个需要理论，而不是数据。

chenkellyfly 发表于 2013-8-15 18:36
详见HLM程序。会给你算出和给出方程，难点在于你得主观判断各变量在不同层次中是否显著。这个需要理论，而不 ...

谢谢您的回答
我对您的建议理解是：对进入模型的数据，还有根据现实的、实际的意义来判断。
例如：在贷款用途purpose中，有的level的p值为0.01，有的level的p值为0.5，如何取舍？

另外，您指的HLM程序是 proc logistic 语句中的一类option选项么？

HLM是单独一款软件

chenkellyfly 发表于 2013-8-15 18:47
HLM是单独一款软件

学习了！
在SAS中如何解决上述问题呢？
谢谢您的耐心解答。

继续顶，谢谢各位，

顶顶顶

肯请webgu大牛出现，
结果都有了在 analysis of maximum likelihood estimate里面，请教如何根据结果写成具体的模型，尤其是有多个哑变量的分类变量。

肯请webgu大牛出现，
结果都有了在 analysis of maximum likelihood estimate里面，请教如何根据结果写成具体的模型，尤其是有多个哑变量的分类变量。

不要叫我大牛。

1. 首先这个跟在CLASS语句里选的参数化方法有关。 常用的有 effect, param, ref 三种。其中GLM方法的哑变量个数跟其水平数是相同的，另外两个哑变量的个数是水平数减1。
具体区别可参见：http://blog.sina.com.cn/s/blog_41889b900101fskx.html

2. 默认是effect方法，哑变量的个数是水平数减1。
  方程跟普通回归方程形式相同，你自己注意标识下哑变量。
   太长了，我只以c_account为例：如果不是GLM参数化方法的，c_account应该有四个水平，三个哑变量。
    y=-3.9477 + 2.2091*c_account1 +1.8281*c_account2+0.9594*c_account3。
  多个协变量时，把其它协变量的哑变量加在后面即可，是类似的。