前面的博客有介紹過對連續(xù)的變量進(jìn)行線性回歸分析，從而達(dá)到對因變量的預(yù)測或者解釋作用。那么如果因變量是離散變量呢？在做行為預(yù)測的時候通常只有“做”與“不做的區(qū)別”、“0”與“1”的區(qū)別，這是我們就要用到logistic分析（邏輯回歸分析，非線性模型）。
參數(shù)解釋（對變量的評價）
發(fā)生比(odds)： ODDS=事件發(fā)生概率/事件不發(fā)生的概率=P/(1-P)
發(fā)生比率（odds ratio）：odds ratio=oddsB/oddsA (組B相對于組A更容易發(fā)生的比率）
注：odds ratio大于1或者小于1都有意義，代表自變量的兩個分組有差異性，對因變量的發(fā)生概率有作用。若等于1的話，該組變量對事件發(fā)生概率沒有任何作用。
參數(shù)估計方法
線性回歸中，主要是采用最小二乘法進(jìn)行參數(shù)估計，使其殘差平方和最小。同時在線性回歸中最大似然估計和最小二乘發(fā)估計結(jié)果是一致的，但不同的是極大似然法可以用于非線性模型，又因為邏輯回歸是非線性模型，所以邏輯回歸最常用的估計方法是極大似然法。
延伸閱讀
- ssh框架 2016-09-30
- 阿里移動安全 [無線安全]玩轉(zhuǎn)無線電——不安全的藍(lán)牙鎖 2017-07-26
- 消息隊列NetMQ 原理分析4-Socket、Session、Option和Pipe 2024-03-26
- Selective Search for Object Recognition 論文筆記【圖片目標(biāo)分割】 2017-07-26
- 詞向量-LRWE模型-更好地識別反義詞同義詞 2017-07-26
- 從棧不平衡問題 理解 calling convention 2017-07-26
- php imagemagick 處理 圖片剪切、壓縮、合并、插入文本、背景色透明 2017-07-26
- Swift實現(xiàn)JSON轉(zhuǎn)Model - HandyJSON使用講解 2017-07-26
- 阿里移動安全 Android端惡意鎖屏勒索應(yīng)用分析 2017-07-26
- 集合結(jié)合數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來看看(二) 2017-07-26
學(xué)習(xí)是年輕人改變自己的最好方式