Binary Logistic回归分析

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

请教：我要用Binary Logistic回归分析，因变量是二分类变量，但是我的自变量大多是连续型比如距城镇中心的距离等，还有的是分类数据，比如坡度我分为1、2、3、4、5级，可以直接做Binary Logistic回归分析吗？需要都要变成0和1这种二分类变量吗？但是有的自变量不适合二分类啊？在做毕业论文，恳请高手指点啊！！！！

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：Logistic回归分析 logistic回归 logistic ogistic logisti 回归分析 毕业论文 因变量 自变量 中心

。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。没用过

logistc或称logit回归，对因变量规定为二分变量（也可是多分的，但那就复杂了），但自变量则无特殊要求，分类或连续均可，但最好将连续变量“居中化”，比如年龄，如果不处理，系统自动以最小值为参照，解释起来就麻烦了，貌似这类问题是各观测都减去该变量的均数，这样就以均数为参照值了。
其实这也是回归这类方法的长处，自变量不要求是分类还是连续型的，线性回归也是如此。至于弄成0或1，更没必要了。
不过话说回来，虽然对自变量类型无要求，但还有考虑到以后解释是否方便，比如距离，如果不分类，那最后结果肯定是每增加（或减少）1公里，因变量变化多少个比数比，这很难说有意义啊。

logistc或称logit回归，对因变量规定为二分变量（也可是多分的，但那就复杂了），但自变量则无特殊要求，分类或连续均可，但最好将连续变量“居中化”，比如年龄，如果不处理，系统自动以最小值为参照，解释起来就麻烦了，貌似这类问题是各观测都减去该变量的均数，这样就以均数为参照值了。
其实这也是回归这类方法的长处，自变量不要求是分类还是连续型的，线性回归也是如此。至于弄成0或1，更没必要了。
不过话说回来，虽然对自变量类型无要求，但还有考虑到以后解释是否方便，比如距离，如果不分类，那最后结果肯定是每增加（或减少）1公里，因变量变化多少个比数比，这很难说有意义啊。

非常有帮助，太感谢了！

学习了，楼主的问题不错。我没遇到过

嗯，很有帮助

学习了，不错

二元logistic回归，变量类型不限，计量、计数均可，三楼正解，二分类自变量最好解释

遇到了同样的问题，有大神可以具体解释下吗、。？万分感谢。。