多元统计分析与sas实现logistic逻辑回归分析模型

Question

怎么理解图4-4到4-9的每一步含义，和上述似然比卡方，比分卡方，Wald卡方的数据理解

Answer 1

下午好🌅🌅🌅
本答案参考ChatGPT-3.5

图4-4至图4-9是多元统计分析中进行logistic逻辑回归分析模型的步骤，具体含义如下：

图4-4 样本选择与数据准备 在这一步骤中，首先对样本数据进行选择，包括确定需要分析的变量和被解释变量。然后对样本数据进行处理和准备，包括缺失值的处理、数据的转化等。

图4-5 变量统计描述 在这一步骤中，对样本数据中的各个变量进行统计描述，包括计算变量的均值、标准差、最小值、最大值等。

图4-6 相关性分析 在这一步骤中，主要是对样本数据中的各个变量之间的相关性进行分析，可以使用相关系数矩阵或绘制散点图等方式进行分析。

图4-7 变量筛选 在这一步骤中，主要是根据图4-6中的相关性分析结果，在logistic模型中筛选出相关性较强或者具有显著影响的变量。

图4-8 模型建立与参数估计 在这一步骤中，根据变量筛选结果，构建logistic回归模型。并使用最大似然估计法或者其他方法对模型参数进行估计。

图4-9 模型显著性检验 在这一步骤中，使用似然比卡方、比分卡方或者Wald卡方等方法对模型的显著性进行检验，判断模型是否合适。

对于似然比卡方、比分卡方和Wald卡方的数据理解如下：

• 似然比卡方（Likelihood Ratio Chi-Square）：用于比较两个或多个模型的优劣，通过计算各模型的似然函数值来评估模型拟合度的好坏。值越大，表示拟合度越好。
• 比分卡方（Score Chi-Square）：用于检验模型参数的相关性，检验模型中的自变量是否与因变量相关。值越大，表示自变量对因变量的解释能力越强。
• Wald卡方（Wald Chi-Square）：用于检验模型中的自变量的系数是否显著不等于零，检验自变量对因变量影响的显著性。值越大，表示自变量对因变量的影响越显著。

综上所述，图4-4到图4-9展示了logistic逻辑回归分析模型的建立过程，而似然比卡方、比分卡方和Wald卡方则是用来评估模型的拟合度以及自变量的解释能力和显著性。