二分类logistic回归之后，进行H-L拟合优度检验，下面这个结果是什么意思？

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     用spss进行二分类logistic回归时，选取了Hosmer-Lemeshow检验，进行对logistic回归模型拟合优度的检验，结果如图，这个结果中P值<0,意思是不是模型拟合的很差劲，只有P值大于0.5时，才表明模型拟合较好；还是说P值小于0.5才是表明拟合的好？？
    如果这个结果表明模型拟合的不好，，那应该采取什么措施改善呢？？
     求指教啊，，谢谢！！

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关键词：logistic回归 logistic logisti ogistic 拟合优度检验 模型

单名一个苗 发表于 2015-3-18 15:29
用spss进行二分类logistic回归时，选取了Hosmer-Lemeshow检验，进行对logistic回归模型拟合优度的检 ...

你怎么做出p小于0的，p值越接近0统计越显著的。你软件做数据出现问题。

吴余柳杭 发表于 2015-3-18 15:50
你怎么做出p小于0的，p值越接近0统计越显著的。你软件做数据出现问题。

老师你好，你说的软件做数据出现问题是指什么？是说数据有问题还是说软件的问题？还有，结果中这个sig.也就是P值，到底是小于0.05表明模型拟合的好，还是大于0.05拟合的好？？我看一篇博士毕业论文，他这一项做的是P值是0.991，他分析说该P值显著大于0.05，所以表明二元logistic回归模型拟合较好。可是我就是不知道哪里出问题了，总是做出P值小于0.05。。[em39]

你的数据是全部取到负数了吗？

大于0.05说明模型拟合优度好，因为这说明简约模型与饱和模型间无差异（这一检验的原始建设H0是简约模型与饱和模型无差异，H1是简约模型与饱和模型有差异，所以如果结果显著则拒绝H0假设而接受H1假设，如果这样则说明现有简约模型仍然需要加入新的变量以提升模型的解释力度；相反，若结果不显著，则保留H0假设，说明简约模型中包括的自变量已足够，即解释力度已与饱和模型无差异）。至于可能出现的问题可考虑一下几个方面：一是选用的回归方法，建议要么enter法，要么forward-LRT或backward-LRT（倾向于这两种方法，其结果最为可靠），当然方法的最终选择还是看你的分析目的；二是，在引入factor变量中的多项分类变量是否进行了哑变量处理（即是否对多分类哑变量进行了categories）；三是，你可以改用似然比检验，看结果如何（估计和这个没有什么差别）；四是，模型的确需要改进或修正（可参考相关方面的资料）。

HL检验sig>0.5是好的

e549201940 发表于 2015-9-19 09:39
大于0.05说明模型拟合优度好，因为这说明简约模型与饱和模型间无差异（这一检验的原始建设H0是简约模型与饱 ...

解释很详细！学习了！非常感谢！

e549201940 发表于 2015-9-19 09:39
大于0.05说明模型拟合优度好，因为这说明简约模型与饱和模型间无差异（这一检验的原始建设H0是简约模型与饱 ...

解释的非常好，学习了，谢谢！

e549201940 发表于 2015-9-19 09:39
大于0.05说明模型拟合优度好，因为这说明简约模型与饱和模型间无差异（这一检验的原始建设H0是简约模型与饱 ...

目前看到的对Hosmer-Lemeshow检验结果最清晰的解释

e549201940 发表于 2015-9-19 09:39
大于0.05说明模型拟合优度好，因为这说明简约模型与饱和模型间无差异（这一检验的原始建设H0是简约模型与饱 ...

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