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Kolmogorov-Smirnov 双样本检验（渐近）

KS

0.313501

D

0.694547

KSa

4.194353

Pr > KSa

<.0001

logistic建模之后，得到的一个ks结果；
这个ks值是=0.313501？
D值等于0.694547？
概念记不清楚，欢迎解答啊；

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关键词：logistic回归 logistic ogistic logisti logist 样本

哪种资料的logistic回归结果有这个KS的？我怎么没有见过。。。

统计2008陈利 发表于 2015-7-27 17:21
哪种资料的logistic回归结果有这个KS的？我怎么没有见过。。。

我还指望有人回答，结果是问我的；哎，晚上回去找资料，资料不在身边；

lanzezhuang 发表于 2015-7-27 17:36
我还指望有人回答，结果是问我的；哎，晚上回去找资料，资料不在身边；

只是因为做过很多logistic回归没有见过这个输出结果而已。所以不知道你的是什么过程。。。

经过查找，输出的这个结果是：

Kolmogorov-Smirnov 双样本检验（渐近）

KS

0.313501

D

0.694547

KSa

4.194353

Pr > KSa

<.0001

就是ks值检验嘛；结论是0.694那个；

Nonparametric tests of the location shift between the two distributions of predicted event probabilities can be performed using PROC NPAR1WAY. The Kolmogorov-Smirnov (KS) test is sometimes proposed to test for differences in the two distribution functions and thereby test if the logistic model separates (discriminates between) the two responses. This test is provided by the EDF option. However, the KS test rejects equality of the two distributions for any difference such as a shape difference, not just a shift in location which is of primary interest. Since the Wilcoxon test concentrates its power on detecting location shift it may be more suitable. The WILCOXON option provides this test. Note that the area under the ROC curve is related to the Wilcoxon statistic.
      proc npar1way data=out wilcoxon edf;
        class low;
        var p;
        run;
Both tests detect a significant difference in the two distributions. The plot of the empirical distribution functions provides another visual comparison of the two distributions, but the comparative histogram is better at showing the shift in location.找到一个比较好的例子：
欢迎各位参与解读；