Logistic模型检验方法

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<p>请教Logistic模型的整体检验方法-2Log Likelihood 的检验标准是什么？书上说该值越大模型的拟合程度越差，这个值是相对于谁而言是大是小。</p><p>对于回归系数检验，Wald的值越大表明该自变量的作用越显著，这个值是相对于谁而言？</p><p>还有这两个检验的自由度怎么确定？</p><p>希望得到各位高手的指教！谢谢</p>

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关键词：Logistic模型 logistic ogistic logisti logist 自变量 自由度 模型

 对于Logistic回归

模型拟合优度评价的几个统计量

对数似然函数的-2倍，该值越小表明模型拟合优度越高。

两个R Square越接近1越好！

2ll相对于你的基准模型而言

好像R2在这里不适用，R2是针对多元线性回归中所用的指标。要检验pearson 卡方值  HL指标

学习中         谢谢

学习中，同问

-2Log Likelihood近似服从卡方分布，当该变量的实际显著性水平大于给定的显著性水平时，表明因变量的变动中无法解释的部分是不显著的，也就是表明回归方程的拟合程度较好。
Wald统计量近似服从自由度等于模型中参数个数的卡方分布，其比较的标准也是与给定的显著性水平进行比较的。