logistic模型

时间:2023-09-12 01:41:01编辑:笔记君

1,什么是logistic模型?

logistic回归又称logistic回归分析,主要在流行病学中应用较多,比较常用的情形是探索某疾病的危险因素,根据危险因素预测某疾病发生的概率,等等。例如,想探讨胃癌发生的危险因素,可以选择两组人群,一组是胃癌组,一组是非胃癌组,两组人群肯定有不同的体征和生活方式等。这里的因变量就是是否胃癌,即“是”或“否”,为两分类变量,自变量就可以包括很多了,例如年龄、性别、饮食习惯、幽门螺杆菌感染等。自变量既可以是连续的,也可以是分类的。通过logistic回归分析,就可以大致了解到底哪些因素是胃癌的危险因素。

2,Logistic模型的详细介绍

与多重线性回归的比较logistic回归(Logistic regression) 与多重线性回归实际上有很多相同之处,最大的区别就在于他们的因变量不同,其他的基本都差不多,正是因为如此,这两种回归可以归于同一个家族,即广义线性模型(generalized linear model)。这一家族中的模型形式基本上都差不多,不同的就是因变量不同,如果是连续的,就是多重线性回归,如果是二项分布,就是logistic回归,如果是poisson分布,就是poisson回归,如果是负二项分布,就是负二项回归,等等。只要注意区分它们的因变量就可以了。 logistic回归的因变量可以是二分非线性差分方程类的,也可以是多分类的,但是二分类的更为常用,也更加容易解释。所以实际中最为常用的就是二分类的logistic回归。

3,谁知道什么是“logit模型”?

另外,向你推荐一本不错的书:王济川、郭志刚,Logistic回归模型——方法与应用,北京:高等教育出版社,2001。浏览一下这三本书的相关内容,你基本上可以弄清楚概率估计模型,至于网上有没有电子版的书我就不太清楚了。这里,我可以先简单的回答你这个问题。首先,通常人们将“Logistic回归”、“Logistic模型”、“Logistic回归模型”及“Logit模型”的称谓相互通用,来指同一个模型,唯一的区别是形式有所不同:logistic回归是直接估计概率,而logit模型对概率做了Logit转换。不过,SPSS软件好像将以分类自变量构成的模型称为Logit模型,而将既有分类自变量又有连续自变量的模型称为Logistic回归模型。至于是二元还是多元,关键是看因变量类别的多少,多元是二元的扩展。其次,当因变量是名义变量时,Logit和Probit没有本质的区别,一般情况下可以换用。区别在于采用的分布函数不同,前者假设随机变量服从逻辑概率分布,而后者假设随机变量服从正态分布。其实,这两种分布函数的公式很相似,函数值相差也并不大,唯一的区别在于逻辑概率分布函数的尾巴比正态分布粗一些。

4,Logit模型的简介

Logit模型(Logit model,也译作“评定模型”,“分类评定模型”,又作Logistic regression,“逻辑回归”)是离散选择法模型之一,属于多重变量分析范畴,是社会学、生物统计学、临床、数量心理学、计量经济学、市场营销等统计实证分析的常用方法。逻辑分布(Logistic distribution)公式P(Y=1│X=x)=exp(x'β)/(1+exp(x'β))其中参数β常用极大似然估计。Logit模型是最早的离散选择模型,也是目前应用最广的模型。Logit模型是Luce(1959)根据IIA特性首次导出的;Marschark(1960)证明了Logit模型与最大效用理论的一致性;Marley(1965)研究了模型的形式和效用非确定项的分布之间的关系,证明了极值分布可以推导出Logit形式的模型;McFadden(1974)反过来证明了具有Logit形式的模型效用非确定项一定服从极值分布。此后Logit模型在心理学、社会学、经济学及交通领域得到了广泛的应用,并衍生发展出了其他离散选择模型,形成了完整的离散选择模型体系,如Probit模型、NL模型(Nest Logit model)、Mixed Logit模型等。模型假设个人n对选择枝j的效用由效用确定项和随机项两部分构成:Logit模型的应用广泛性的原因主要是因为其概率表达式的显性特点,模型的求解速度快,应用方便。当模型选择集没有发生变化,而仅仅是当各变量的水平发生变化时(如出行时间发生变化),可以方便的求解各选择枝在新环境下的各选择枝的被选概率。根据Logit模型的IIA特性,选择枝的减少或者增加不影响其他各选择之间被选概率比值的大小,因此,可以直接将需要去掉的选择枝从模型中去掉,也可将新加入的选择枝添加到模型中直接用于预测。Logit模型这种应用的方便性是其他模型所不具有的,也是模型被广泛应用的主原因之一。

5,关于logit和logistic模型的区别

(1)二者的根本区别在于广义化线性模型中的联系函数的形式。logit采用对数形式log(a),logistic形式为log(a/1-a)。
(2)应用上,普通logistic的响应变量是二元的,多元logistic的因变量可为多元。logit的响应变量可以是多元的。
(3)统计软件spss中:logit属于对数线性模型,分析结果主要为因变量和自变量之间的关系,可以细化到各分类因变量与分类自变量之间;logistic属于回归分析,分析结果为估计出自变量参数。regression下有Binary logistic regression和 Multinomial logistic regression 。因变量只取0和1时用的就是Binary logistic regression 。而Multinomial logistic regression 分为多分类无序因变量和多分类有序因变量的logistic回归。即因变量多于两个的。
(4)当因变量是多类的,可以采用logistic,也可以用logit,计算结果并无多少差别。

6,logit 和logistic模型的区别

(1)二者的根本区别在于广义化线性模型中的联系函数的形式。logit采用对数形式log(a),logistic形式为log(a/1-a)。
(2)应用上,普通logistic的响应变量是二元的,多元logistic的因变量可为多元。logit的响应变量可以是多元的。
(3)统计软件spss中:logit属于对数线性模型,分析结果主要为因变量和自变量之间的关系,可以细化到各分类因变量与分类自变量之间;logistic属于回归分析,分析结果为估计出自变量参数。regression下有Binary
logistic
regression和
Multinomial
logistic
regression
。因变量只取0和1时用的就是Binary
logistic
regression
。而Multinomial
logistic
regression
分为多分类无序因变量和多分类有序因变量的logistic回归。即因变量多于两个的。
(4)当因变量是多类的,可以采用logistic,也可以用logit,计算结果并无多少差别。

7,如何使用MATLAB求解logistic模型的参数

你的数据有问题。t 和 x的个数不相等。只能数据来计算。t=0:5:95; %[0,10,20....110];x=[3 5 10 19 34 54 79 108 145 192 260 344 425 500 566 626 680 728 768 803]; func=inline('a(1)./(1+(a(1)/a(2)-1)*exp(-a(3).*t))','a','t');b=[9.5022 0.34446 4.3874];a=lsqcurvefit(func,b,t,x);vpa(a,10)x1=func(a,t);[x' x1']plot(t,x,'*',t,x1,'r-')xlabel('t');ylabel('x(t)')legend('原始数据','拟合曲线')运行结果[ 848.9710766, 8.511800278, 0.07576157627]%xm=848.9710766,x0=8.511800278,r=0.07576157627% x x1 对比值 3 8.5118 5 12.375 10 17.953 19 25.969 34 37.401 54 53.54 79 75.99 108 106.59 145 147.17 192 199.06 260 262.4 344 335.49 425 414.55 500 494.31 566 569.3 626 635.29 680 690.06 728 733.34 768 766.25 803 790.54

8,如何用MATLAB解Logistic模型里面的系数

给你一个例子,如何用MATLAB解Logistic模型里面的系数,希望对你有帮助。实现代码如下:
t=[。。。];
y=[。。。];
fun=inline('a(1)./(1+exp(a(2)-a(3).*t))','a','t');%Logistic模型
b=[0 0 0];%初值
[a,r,J] = nlinfit(t,y,fun,b);vpa(a,10);
x1=t;

y1=fun(a,t);
R2=corrcoef(y, y1) %R2≈1,可以认为拟合是有效的
[y' y1'] %显示已知值与拟合值

9,Logistic模型的应用

用Logistic 回归模型时的代码举例 logistic回归模型,主要是用来对多因素影响的事件进行概率预测,它是普通多元m线性回归模型的进一g步扩展,logistic模型是非线性模型。比3如说我们曾经做过的土t地利用评价,就分0别用多元w线性回归模型和Logistic模型进行试验。影响耕地的因素假设有高程、土b壤类型、当地人e口r数量和GDP总量,把上n述四种因素作为0自变量,某块地是否为0耕地的概率为8P,即应变量。然后根据已c经有的样本数据,求出logistic模型的系数,一h般用最大b似然法结合牛2顿—拉斐逊法解系数,求出F(P)=G(高程,土a壤,人z口x,GDP)的一m个j回归函数,即Logistic模型,然后把全地区c的数据代入z上k式,求出每个t地方7是否为2耕地的概率,用来对土v地利用的评价提供科学的依据。希望我的答案能让你满意,我以0前就是做这方2面研究的。 春满人j间百花吐艳 福临小a院四季常安 欢度春节a攻a攻e

精华总结

雨露,是万物生长的灵丹妙药,它能让万物欣欣向荣,给人带来希望和欢乐。起名,是给孩子取名最重要的一步,因为名字,在某种程度上就是一种文化。一个好的名字,可以让孩子从小拥有一个好的起点。那么,旸字取名呢,有着什么样的寓意及含义?

1、旸是五行金之字,五行属水,寓意孩子聪明机智,有大智慧,富有爱心。

根据五行属性来取名,金能克水,就像是金被水淹没了,所以会出现水变少,阳气不充足的情况。而旸字五行属水,表示有希望的样子,寓意孩子聪明机智,有大智慧,富有爱心,有爱心之义,对人非常友好,人缘非常好。由于在起名时需要注意五行八字,所以名字要避开太多不利因素。例如孩子取名为旸这个名字时,可选择五行属金且与水相冲或水火相济或金水相济等字面寓意相搭。

2、旸字是木之金之字,五行属木,为金之态,寓意孩子金木水火土五行协调,和谐发展。

雨露的滋润,日出而作,日落而息,都让人感到无比满足。旸,字音shèng,寓意着孩子有一颗包容和感恩之心。这与“日出而作、日落而息”有异曲同工之妙……旸给人带来欢乐、吉祥的同时,也寓意着孩子金木水火土协调发展……

3、旸是一种很有灵性的字,可形容孩子生机勃勃,乐观向上。

【旸】有光明、温暖、明朗的意思,可用作名字。【阳凯是太阳之意。【阳阳阳】阳代表明亮,阳代表光明及温暖。用阳代表光明的事物,表示孩子生机勃勃,乐观向上。【阳欣可表示欣欣向荣之意。【阳和】可表示温暖的意思。

4、旸字取名,寓意孩子乐观向上,对生活充满希望。

旸字寓意孩子乐观向上,对生活充满希望,乐观积极的生活态度,有助于提高孩子的自信心。另外旸字取名还有着积极向上、乐观开朗、吉祥幸福、生活美满、幸福美满等美好祝愿,其寓意吉祥。而且旸在中国汉字里是非常多见的一个字,我们可以将这个字用在名字中来表达。旸字取名代表着孩子未来很美好而充满希望。如果将其用于起名中,则代表着孩子未来会有很多希望。同时也象征着孩子将来会有所成就。

5、旸作为名字有吉祥富贵之意。

旸这个名字,在很早的时候就被赋予了吉祥富贵的寓意,因为它在名字中的意思很多。所以有很高的吉祥富贵之意。这个名字将孩子命名为【旸】具有美好的寓意。

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