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关键词：logistic回归 logistic ogistic logisti logist logistics

那表示您的Y  都一样
你要检查你的数据整理正不正确

dogmamongo 发表于 2017-2-21 18:40
那表示您的Y  都一样
你要检查你的数据整理正不正确

数据应该没问题。就是不知道问题出在哪里了

叮当、上当 发表于 2017-2-21 19:08
数据应该没问题。就是不知道问题出在哪里了

请确认 你的1是不是跟哪个变量是一致的

例如 高管是否有持股为1其他为0

如果你的X又放了持股数  也会有这样的问题

dogmamongo 发表于 2017-2-21 20:28
请确认 你的1是不是跟哪个变量是一致的

例如 高管是否有持股为1其他为0

我后来保持原始数据集中的目标变量观测为1的4306个观测数量不变，然后取了5000左右观测为0的，就不会出现这个报错了，我猜测是不是因为原始数据集中观测为1的比例太少的原因！但我也不确定！以前还真没出现过这样的报错！

dogmamongo 发表于 2017-2-21 20:28
请确认 你的1是不是跟哪个变量是一致的

例如 高管是否有持股为1其他为0

我后来保持原始数据集中的目标变量观测为1的4306个观测数量不变，然后取了5000左右观测为0的，就不会出现这个报错了，我猜测是不是因为原始数据集中观测为1的比例太少的原因！但我也不确定！以前还真没出现过这样的报错！

dogmamongo 发表于 2017-2-21 20:28
请确认 你的1是不是跟哪个变量是一致的

例如 高管是否有持股为1其他为0

我后来保持原始数据集中的目标变量观测为1的4306个观测数量不变，然后取了5000左右观测为0的，就不会出现这个报错了，我猜测是不是因为原始数据集中观测为1的比例太少的原因！但我也不确定！以前还真没出现过这样的报错！

dogmamongo 发表于 2017-2-21 20:28
请确认 你的1是不是跟哪个变量是一致的

例如 高管是否有持股为1其他为0

我后来保持原始数据集中的目标变量观测为1的4306个观测数量不变，然后取了5000左右观测为0的，就不会出现这个报错了，我猜测是不是因为原始数据集中观测为1的比例太少的原因！但我也不确定！以前还真没出现过这样的报错！

More infor would be helpful.
What does your model look like?
Have you run cross tabulation of your data?
Do your predictors have any missing values?

后来发现是因为有几个变量缺失值比例太高了，删除后就没报错了，但是不知道对预测效果有没有影响！