R语言中逻辑回归结论解释

本人在用R软件进行逻辑回归的时候，发现R软件跑出的结果与文献上跑出的结果不一致，求解~~~~左图是文献的结果，右图是自己跑出的结果。右图为啥会多234这种数字呢？？？？？代码如下：setwd("i:/xw/1222")
w=read.table("12221.txt",head=T)
x1=ncol(w)
for(i in 1:x1)w[,i]=factor(w[,i])
a=glm(收视终端~.,w,family="binomial")

z=(predict(a,w,type="response")>0.5)
u=rep("NO",956);u[!z]="AB" #把预测结果转换成原先的值(AB或NO)
zz=table(w[,11],u)      #2乘2矩阵,对角线外的数目为分错的数目
(sum(zz)-sum(diag(zz)))/sum(zz) #计算错误率
zz;summary(a)

看懂你的问题还挺不容易的
年龄2，年龄3，就是两个虚拟变量，就是，年龄=2和年龄=3，年龄=1是reference case。关于如何解释logit model的估计参数，可以参考Greene书里discrete choice那章，也可以计算odd ratio, i.e., exp(b)。

年龄2、年龄3这种结果又该如何解释呢？

应该是系统把离散变量都转换成哑变量了，比如年龄有三个水平，那么就会有2个哑变量，在模型中就会多出两个变量