logistic二元回归结果计算问题

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各位前辈好：           我利用logistic二元回归进行建模，分析结果如下：

	term_num	not_local_ration	debite_ration	mcc(1)	mcc(2)	trade_times	f_QOQ_0910	f_QOQ_amount	fee_data	Constant
系数值	0.029	4.077	-2.305	0.978	3.397	-0.001	-0.031	0.052	-253.091	-1.277

其中的mcc我设置为哑变量、是不是回归方程也应该有三个，分别如下：
y1=-1.277+term_num*0.029+not_local_ration*4.077-debite_ration*2.305-trade_times*0.001-f_QOQ_0910*0.031+f_QOQ_amount*0.052;
y2=-1.277+term_num*0.029+not_local_ration*4.077-debite_ration*2.305-trade_times*0.001-f_QOQ_0910*0.031+f_QOQ_amount*0.052+mcc(1)*0.978;
y3=y2=-1.277+term_num*0.029+not_local_ration*4.077-debite_ration*2.305-trade_times*0.001-f_QOQ_0910*0.031+f_QOQ_amount*0.052+mcc(2)*3.397;


我想用如下的观察数据，带入上述方程中，手动计算该条数据的预测值。
具体计算过程如下，但是手动计算的预测值跟模型计算的预测值不一样，烦请前辈们指点。

	term_num	not_local_ration	debite_ration	mcc	trade_times	f_QOQ_0910	f_QOQ_amount	fee_data	PL(预测值)
观察数据	3	0.48421	0.49264	2	272	-0.04477	-0.27216	0.007	0.908358

因为mcc=2， 我是将数据带入y3里面的。
log(p/(1-p))=m;
m=1.277+3*0.029+0.48421*4.077-0.49264*2.305-272*0.001-0.04477*0.031+0.27216*0.052+*3.397=0.989188
p/(1-p)=exp(0.989188)=2.689049
p=2.689049/(1+2.689049)=0.728927
但是0.728927！=0.908358， 不知道哪里出错了，求解释！！！！

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关键词：logistic二元回归 logistic ogistic logisti logist logistic二元回归 预测值

建议你看一下，MCC的参考值是多少，也许你应该代的函数是Y2，而不是Y3

liudeng2005 发表于 2014-12-18 17:44
建议你看一下，MCC的参考值是多少，也许你应该代的函数是Y2，而不是Y3

你好，mcc 分为0,1,2 。 基础水平为0 。是不是应该代入Y3? 谢谢。

其实不需要把mcc重新换成1和2代入模型。而且楼主的转化有个疏忽：在模型里面（0,1,2）之间也存在一个比例，你带入的应该也是 exp（p/1-p）而不是直接代入1或者2，所以得到的数值肯定是不一样的

liudeng2005 发表于 2014-12-18 17:44
建议你看一下，MCC的参考值是多少，也许你应该代的函数是Y2，而不是Y3

前面的截距好像是负的1.277，所以计算可能有误，但我算过了，考虑这个之后，还是不对。

感觉你的计算应该是没有错误的。

不知道问题出在了哪里！

如果你解决了问题，请广而告之！谢谢！

Alfred_G 发表于 2014-12-19 10:23
其实不需要把mcc重新换成1和2代入模型。而且楼主的转化有个疏忽：在模型里面（0,1,2）之间也存在一个比例， ...

你好，你指出的“你带入的应该也是 exp（p/1-p）而不是直接代入1或者2”，其中p具体指的是？
我有两种理解：
第一种：
move_sign为因变量值为0,1其中1为重点关注对象，下方是mcc的列联表：

		move_sign
		0	1	行总和
mcc	0	152	42	194
	1	8	74	82
	2	4	1	5
	列总和	164	117	281

我理解的，log(p/(1-p))，其中的p=1/117。 则exp(p/(1-p))=1.008658. （这里不确定p具体指的什么，自己理解的）
代入之后结果还是不对。
第二种理解：
感觉您的意思是，我在就预测值得时候， m=a+aX+bY+cZ，把m当成了最终的预测值p。
但是，我的思路是先求出m, 再将m代入公式 p=exp(m/(1+m))，从而求出预测值。

我比较偏向第一种理解。但还是不明确，具体麻烦解释一下，如果有理解不到位的，烦请谅解。谢谢。

liudeng2005 发表于 2014-12-19 11:04
感觉你的计算应该是没有错误的。

不知道问题出在了哪里！

如果疑问解答了，一定说明。

Kate1015 发表于 2014-12-19 13:01
你好，你指出的“你带入的应该也是 exp（p/1-p）而不是直接代入1或者2”，其中p具体指的是？
我有两种理 ...

就是说，你带入的应该是一个发生比值调整出来的，但这个值是在stata运行过程中存在的，我也不知道怎么找，他们其实是一个多项分布嘛，就像因变量其实是一个二项分布

Kate1015 发表于 2014-12-19 13:01
你好，你指出的“你带入的应该也是 exp（p/1-p）而不是直接代入1或者2”，其中p具体指的是？
我有两种理 ...

其实你的方法和思路是没问题的，但是（0,1,2）这个多项分布的发生比怎样求出来是需要考虑的。以前学的，时间太久，我也记不清楚怎样计算了。。。