SPSS建logistic模型,得到下面结果,然后怎么分析啊?求大神解释啊!!!!!!!
迭代历史记录a,b,c
迭代 -2 对数似然值 系数
Constant
步骤 0 1 27.526 -.200
2 27.526 -.201
a. 模型中包括常量。
b. 初始 -2 对数似然值: 27.526
c. 因为参数估计的更改范围小于 .001,所以估计在迭代次数 2 处终止。
分类表a,b
已观测 已预测
Y 百分比校正
0 1
步骤 0 Y 0 11 0 100.0
1 9 0 .0
总计百分比 55.0
a. 模型中包括常量。
b. 切割值为 .500
方程中的变量
B S.E, Wals df Sig. Exp (B)
步骤 0 常量 -.201 .449 .199 1 .655 .818
不在方程中的变量a
得分 df Sig.
步骤 0 变量 SUM 4.340 1 .037
RATE .161 1 .689
TIME 2.850 1 .091
CREDIT 1.636 1 .201
NORMAL .231 1 .631
ADVANCE 1.242 1 .265
EXPIRY 5.445 1 .020
a. 因冗余而未计算残差卡方。
块 1: 方法 = 输入
迭代历史记录a,b,c,d
迭代 -2 对数似然值 系数
Constant SUM RATE TIME CREDIT NORMAL
步骤 1 1 15.234 -2.106 .000 -.009 .203 .000 .000
2 14.053 -2.813 .000 -.039 .284 .000 .001
3 13.807 -3.144 .000 -.034 .306 .000 .001
4 13.672 -3.527 .000 .013 .304 .000 .001
5 13.473 -4.878 .000 .199 .292 .000 .001
6 13.364 -5.720 .000 .267 .290 .000 .001
7 13.362 -5.765 .000 .260 .291 .000 .001
8 13.362 -5.765 .000 .260 .291 .000 .001
迭代历史记录a,b,c,d
迭代 系数
ADVANCE EXPIRY
步骤 1 1 -.003 .916
2 -.004 1.185
3 -.004 1.233
4 -.004 1.171
5 -.003 .923
6 .002 .856
7 .003 .867
8 .003 .868
a. 方法: 输入
b. 模型中包括常量。
c. 初始 -2 对数似然值: 27.526
d. 因为参数估计的更改范围小于 .001,所以估计在迭代次数 8 处终止。
模型系数的综合检验
卡方 df Sig.
步骤 1 步骤 14.164 7 .048
块 14.164 7 .048
模型 14.164 7 .048
模型汇总
步骤 -2 对数似然值 Cox & Snell R 方 Nagelkerke R 方
1 13.362a .507 .679
a. 因为参数估计的更改范围小于 .001,所以估计在迭代次数 8 处终止。
= Hosmer 和 Lemeshow 检验 =
步骤 卡方 df Sig.
1 2.057 8 .979
Hosmer 和 Lemeshow 检验的随机性表
Y = 0 Y = 1 总计
已观测 期望值 已观测 期望值
步骤 1 1 2 1.939 0 .061 2
2 2 1.890 0 .110 2
3 2 1.828 0 .172 2
4 2 1.688 0 .312 2
5 1 1.519 1 .481 2
6 1 1.180 1 .820 2
7 1 .686 1 1.314 2
8 0 .214 2 1.786 2
9 0 .056 2 1.944 2
10 0 .000 2 2.000 2
分类表a
已观测 已预测
Y 百分比校正
0 1
步骤 1 Y 0 9 2 81.8
1 2 7 77.8
总计百分比 80.0
a. 切割值为 .500
方程中的变量
B S.E, Wals df Sig. Exp (B)
步骤 1a SUM .000 .000 .556 1 .456 1.000
RATE .260 1.004 .067 1 .796 1.297
TIME .291 .202 2.080 1 .149 1.338
CREDIT .000 .000 .396 1 .529 1.000
NORMAL .001 .001 .831 1 .362 1.001
ADVANCE .003 .020 .017 1 .897 1.003
EXPIRY .868 1.157 .562 1 .453 2.381
常量 -5.765 6.708 .739 1 .390 .003
方程中的变量
EXP(B) 的 95% C.I.
下限 上限
步骤 1a SUM 1.000 1.000
RATE .181 9.278
TIME .901 1.989
CREDIT 1.000 1.000
NORMAL .999 1.002
ADVANCE .964 1.042
EXPIRY .246 23.004
常量
a. 在步骤 1 中输入的变量: SUM, RATE, TIME, CREDIT, NORMAL, ADVANCE, EXPIRY.


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