若距离较大,则出行方式以汽车和电瓶车为主,若距离较小,则以公交车为主。 对区2的出行数据进行逻辑回归 由结果来看整个逻辑回归的表达式是显著的;由“似然比检验”表格可知所有变量的显著性水平均小于0.05,可知自变量对于因变量mode都是显著的;而在参数估计中可得,自变量的显著性水平较低,即这些变量和mode是有关系...
由结果来看整个逻辑回归的表达式是显著的;由“似然比检验”表格可知所有变量的显著性水平均小于0.05,可知自变量对于因变量mode都是显著的;而在参数估计中可得,自变量的显著性水平较低,即这些变量和mode是有关系的。 点击文末 “阅读原文” 获取全文完整资料。 本文选自《SPSS用K均值聚类KMEANS、决策树、逻辑回归和T...
然后对不同聚类类别的数据进行独立样本t检验。 由上表中的结果: distance的sig>0.05,可知: distance无显著区别。 对每个小区分别建模(逻辑回归和决策树),看哪个模型对出行方式选择的拟合更好(比较模型在检验样本里的表现,而不是训练样本),并分析各个变量如何影响通勤交通方式的选择。 首先对1区的样本进行决策树模型...
然后对不同聚类类别的数据进行独立样本t检验。 由上表中的结果:distance的sig>0.05,可知:distance无显著区别。 对每个小区分别建模(逻辑回归和决策树),看哪个模型对出行方式选择的拟合更好(比较模型在检验样本里的表现,而不是训练样本),并分析各个变量如何影响通勤交通方式的选择。 首先对1区的样本进行决策树模型 可...
然后对不同聚类类别的数据进行独立样本t检验。 由上表中的结果: distance的sig>0.05,可知: distance无显著区别。 对每个小区分别建模(逻辑回归和决策树),看哪个模型对出行方式选择的拟合更好(比较模型在检验样本里的表现,而不是训练样本),并分析各个变量如何影响通勤交通方式的选择。
然后对不同聚类类别的数据进行独立样本t检验。 由上表中的结果:distance的sig>0.05,可知:distance无显著区别。 对每个小区分别建模(逻辑回归和决策树),看哪个模型对出行方式选择的拟合更好(比较模型在检验样本里的表现,而不是训练样本),并分析各个变量如何影响通勤交通方式的选择。
然后对不同聚类类别的数据进行独立样本t检验。 由上表中的结果: distance的sig>0.05,可知: distance无显著区别。 对每个小区分别建模(逻辑回归和决策树),看哪个模型对出行方式选择的拟合更好(比较模型在检验样本里的表现,而不是训练样本),并分析各个变量如何影响通勤交通方式的选择。
然后对不同聚类类别的数据进行独立样本t检验。 由上表中的结果:distance的sig>0.05,可知:distance无显著区别。 对每个小区分别建模(逻辑回归和决策树),看哪个模型对出行方式选择的拟合更好(比较模型在检验样本里的表现,而不是训练样本),并分析各个变量如何影响通勤交通方式的选择。
然后对不同聚类类别的数据进行独立样本t检验。 由上表中的结果:distance的sig>0.05,可知:distance无显著区别。 对每个小区分别建模(逻辑回归和决策树),看哪个模型对出行方式选择的拟合更好(比较模型在检验样本里的表现,而不是训练样本),并分析各个变量如何影响通勤交通方式的选择。
然后对不同聚类类别的数据进行独立样本t检验。 由上表中的结果:distance的sig>0.05,可知:distance无显著区别。 对每个小区分别建模(逻辑回归和决策树),看哪个模型对出行方式选择的拟合更好(比较模型在检验样本里的表现,而不是训练样本),并分析各个变量如何影响通勤交通方式的选择。