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标题: spss中Logistic回归拟合度状况的统计量是什么？怎么样分析Logistic回归的拟合状况？ [打印本页]
作者: spss初学者 时间: 2016-6-16 20:39
标题: spss中Logistic回归拟合度状况的统计量是什么？怎么样分析Logistic回归的拟合状况？
spss中Logistic回归（逻辑回归）拟合度状况的统计量是什么？怎么样分析Logistic回归（逻辑回归）的拟合状况？
作者: 陈老师 时间: 2016-6-16 20:41
spss中反映Logistic回归（逻辑回归）模型的拟合度状况的统计量是[display]Cox & Snell R方和Nagelkerke R方。一般而言Cox & Snell R方和Nagelkerke R方只要达到0.3就可以认为模型的拟合状况良好。然而，对于Logistic回归模型，Cox & Snell R方和Nagelkerke R方对于拟合度的反应状况准确性并不是最好的。真正能够准确反映出模型拟合度好坏的是预测值的准确率，即Logistic回归模型运算输出结果中的“分类表2”，如下图所示：
上图中，用二元Logistic回归拟合方程预测的正确率为：
（11+167)/209=85.2%
说明二元逻辑回归拟合方程的效果是非常好的，拟合度高。
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