logit模型的基本原理 如何用spss进行logit模型做预测？
如何用spss进行logit模型做预测？
二元逻辑回归1。打开数据，然后单击：analyze--region--binary logistic打开binary regression对话框。
2. 将因变量和自变量放入网格列表中，顶部为因变量，底部为自变量（单变量拉入一，多因素拉入多）。三。设置回归方法，在这里选择最简单的方法：回车，这意味着所有变量一次包含在方程中。其他方法是循序渐进的。4等级数据和连续数据不需要设置虚拟变量。需要为多类变量设置虚拟变量。有四种类型的伪变量ABCD，以a为参考，那么解释是B是否对a有影响，C是否对a有影响，D是否对a有影响。在选项中选择至少95%置信区间。单击“确定”。Logit模型是一种离散选择模型。Logit模型是最早的离散选择模型，也是目前应用最广泛的离散选择模型。
是社会学、生物统计学、临床、定量心理学、计量经济学、市场营销学等统计实证分析的常用方法。Logit模型是最早的离散选择模型，也是目前应用最广泛的模型。logit模型是Luce（1959）根据IIA的特点首次提出的，marschark（1960）证明了logit模型与最大效用理论的一致性。
logit模型之所以被广泛应用，主要是因为它的概率表达式明确，求解速度快，应用方便。
什么是“logit模型”？
物流模型，也称为物流模型，服从物流分布。
概率模型服从正态分布。
这两种模型通常用于离散选择模型。但logit模型简单直接，应用更为广泛。
离散选择模型的软件有很多，如LIMDEP、elm、nlogit等，SPSS18.0可以做二元和多元logit模型。
Stata、SAS、Guass可以做logit模型。
入门级软件是SPSS和elm，后者可以进行多重logit和层次logit。但elm必须购买注册号才能使用。
logit模型的基本原理 logit模型应用实例 如何建立logit模型
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