多元logistic回归做完后,若想判断正负影响,需要再按照单纯的二分类变量做一遍么?

来源:百度知道 编辑:UC知道 时间:2024/03/29 15:37:02
判断企业对于三种创新方式的态度,用多元多元logistic回归基本上可以排个序1〉2〉3,但是若想看一下该因素对于2的正向还是负向影响,难道只能再把2看作是二分类变量,重做一遍么?这样是不是本末倒置?
学统计的帮帮忙哈,谢谢啦!

probit 用的隐元素方程(Y*)的残差假设是标准正态分布的, 所以他的曲线是一个标准正态分布的CDF,即0-1之间的值域,正负无穷的定义域。

LOGIT 跟probit一样的道理,区别就是LOGIT用的是LOGISTIC分布, 他的曲线就是一个标准LOGISTIC分布的CDF, 而这个CDF不同于上面的地方在于他的尾巴比较厚,就是趋近于正,负无穷的地方比正态的离0,1(值域的极限)的距离要厚; 这样的话也就是说在0(定义域)附近LOGISTIC的CDF要比标准正态的CDF平一些。 或者简单的说,LOGISTIC的CDF曲线像是把标准正态的CDF的两端的尾巴同时扯了一下.