LogitModelFit

LogitModelFit[{y1,y2,},{f1,f2,},x]
构建一个二项式逻辑回归(logistic regression)模型(分类评定模型),形式为 ,对于连续的 x 值 1, 2, ,拟合 yi.

LogitModelFit[{{x11,x12,,y1},{x21,x22,,y2},},{f1,},{x1,x2,}]
构建一个二项式逻辑回归模型,形式为 ,其中 fi 与变量 xk 相关.

LogitModelFit[{m,v}]
从设计矩阵 m 和响应向量 v 构建一个二项式逻辑回归模型.

更多信息和选项更多信息和选项

  • LogitModelFit 返回一个符号 FittedModel 对象,表示构建的逻辑模型. 模型的属性和诊断可以从 model["property"] 得到.
  • LogitModelFit 在特定点 x1 的最佳拟合函数的值可以从 model[x1,] 求出.
  • 在形式 {{x11,x12,,y1},{x21,x22,,y2},} 的数据中,坐标 xi1xi2 的数量应对应变量 xi 的数量.
  • yi 的概率位于 0 和 1 之间.
  • 形式 {y1,y2,} 的数据等价于形式 {{1,y1},{2,y2},} 的数据.
  • 当假设原 是独立的观察值,且为二项分布,有均值 LogitModelFit 产生一个形式为 的逻辑模型.
  • LogitModelFit[{m,v}] 中,设计矩阵 m 根据在点 {{f1,f2,},{f1,f2,},} 的基函数 fi 形成. 响应向量 v 是响应列表 {y1,y2,}.
  • 对于一个设计矩阵 m 和响应向量 v,模型是 ,其中 是估计参数的向量.
  • 当使用一个设计矩阵,基函数 fi 可以用形式 LogitModelFit[{m,v},{f1,f2,}] 指定.
  • LogitModelFit 等价于 GeneralizedLinearModelFit,其中 ExponentialFamily->"Binomial"LinkFunction->Automatic.
  • LogitModelFit 采用和 GeneralizedLinearModelFit 相同的选项,除了 ExponentialFamilyLinkFunction.

范例范例打开所有单元关闭所有单元

基本范例  (1)基本范例  (1)

定义一个数据集:

In[1]:=
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拟合一个逻辑模型:

In[2]:=
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Out[2]=

查看模型的函数形式:

In[3]:=
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Out[3]=

计算在某个点的模型:

In[4]:=
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Out[4]=

绘制数据点和模型:

In[5]:=
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Out[5]=

计算模型的拟合值:

In[6]:=
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Out[6]=

可视化显示残差偏差:

In[7]:=
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Out[7]=
2008年引入
(7.0)
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