1. logit-log拟合回归方程是一种用于分析分类数据的回归分析方法。它是一种基于二元逻辑回归的方法,适用于解释变量和响应变量为二元分类变量的情况。 2. logit-log拟合回归方程的数学表达式为:Y = α + βX + ε,其中Y为响应变量,X为解释变量,α和β分别为回归系数,ε为误差项。通过最小二乘法来拟合回归系数...
因为线性回归模型的因变量y的范围是 ,但概率的范围是[0,1]。 由于Logit的范围是 ,我们可以将Logit作为因变量,建立线性模型: 方程两边同时exp,可得: 进一步表示为: Odds Ratio(简称OR)指的是两个几率的比值,称为几率比。举个例子,研究人员怀疑性别和是否会游泳之间可能存在某种关系,于是按照“性别”和“是否会...
接下来要知道如何拟合模型参数,例如上一章里的权重。上一章定义平方和的误差代价函数为: 要解释如何得到逻辑回归的代价函数,需要首先定义在建立逻辑回归模型时想要最大化的可能性L 在实践中,最大化该方程的自然对数(对数似然函数): 首先用对数函数降低了数值下溢的可能性,此情况在概率很小的情况下发送。其次,如此...