统计专业实验实验10logistic回归分析

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1、重庆工商大学数学与统计学院《统计专业实验》课程实验报告实验课程：统计专业实验指导教师：叶勇专业班级：经济统计学二班学生姓名：2013105学生学号：实验报告实验项目实验10logistic回归分析实验日期2016-05-19实验地点80608实验目的掌握Logistic回归分析的思想和操作方法。实验内容1.估计住房购买模型，并判断模型效果。2.为了研究被调查者的收入和学历对其生活满意度评价的影响，对居民现阶段的生活满意度评价情况进行Y相关调查。调查采用网络在线调查和电子邮件调杏相结合的方式，考虑到分析n的和网络调杏的局限性，调s对象限定为年满18周岁以上，具有个人收入的城镇居民

2、。在确定调查A容时选择了最重要的5个项目：年龄、性别、年收入水平(2万以下/2〜4万/4〜6万/6〜8万/8万以上)、文化程度(初中及以下/高中/大专/大学/研究生)、生活满意度(满意/态度巾立/不满意)。对影响因素对居民生活满意度进行分析，建立相应的影响模型，并进行模型评价。提示：(1)年收入水平和学历可以转化为间距型数据。(2)可以按原始数据，也可以按分组汇总结果计算概率后进行模型构建。(3)进行实际满意比率和模型估计满意比率的对比分析，分析误差率。实验思考题解答：1.Logit模型的思想是什么？解：Logistic回归分析是对因变量为定性变量的回归分析。它是一种非线性模型

3、。其基本特点是：因变量必须是二分类变量，若令因变量为y,则常用y=l表示“yes”，y=0表示“no”。［在发放股利与不发放股利的研究中，分别表示发放和不发放股利的公司］。自变量可以为虚拟变量也可以为连续变量。从模型的角度出发，不妨把事件发生的情况定义力y=l，事件未发生的情况定义力0。Logit一方面表达出它是事件发生概率P的转换单位；另一方面，它作为回归的因变量就可以自己与自变量之间的依存关系保持传统回归模式。根据离散型随即变量期望值的定义，可得：E(y)=l(P)+0(1~P)=P，进而得到£(y)=P=/3、xo因此，从以上分析可以看出，当因变量的取值为0、1时，均值£

4、(50=^+/?，总是代表给定自变量时y=l的概率。虽然这是从简单线性In］归分析而得，但也适合复杂的多元回归函数情况。E(y)=logitP=+/3{x{+/32x2+...+f3kxk,00为常数项，P1，P2，”，Pk分别为k个自变量的回归系数。因此，logistic模型为：6A)+Aa+爲a+•••+Aal+ep1+^P^Px+/^2x2+-+A2.三种分类的多维Logistic冋归模型如何设立？解：VIF-1/(1-21R),方差膨胀因子VIP表明解释变量之间的线性相关程度的强弱变量间的多重共线性越弱，2iR越接近0,V1F就越接近1;反之，解释变量间的多重共线性

5、越强，2iR越接近1，VIF就越接近大。通常，如果VIF大于等于10,说明解释变量Xi与其余解释变量之间有严重的多重共线性,且可能会过度地影响方程的最小二乘估计。实验运行程序、基本步骤及运行结果：1.估计住房购买模型，并判断模型效果。基本操作：(1)选择菜单Analyze—Regression—Linear;(2)选择被解释变量(实际购买人数)和解释变量(签订意向书人数，家庭收入)到对应框中；(3)在Method框中，选择Enter方法;在Statistics框中，选择Estimates、Modelfit、Covariancematrix、Collinearitydiagnos

6、tics(诊断)选项；在Plots框屮，选择ZRESID到Y框，ZPRED到X框，再选择Histogram和Normalplot；(4)选择菜单Analyze—NonTest—1-SanpleK-S;选择菜单Analyze—Correlate—Brivariate;结果如下：模型汇总b校型RR方调整R方标准估计的误差1.9803•961.9481.427a.预测变量:(常量)，签定意向书人数，家庭收入(万元)。b.因变量：实际购买人数分析:被解释变量和解释变量的复相关系数为0.98,判定系数为0.961,调整的判定系数为0.948,回归方程的估计标准误差为1.427。该方程有2

7、个解释变量，调整的判定系数为0.948,接近于1，所以拟合优度较高，被解释变量可以被模型解释的部分较多，未能解释的部分较少。Anovab模型平方和df均方FSig.1回归298.0082149.(XM73.196.()()()a残差12.21462.036总汁310.2228a.预测变ft:（常最），签定意向书人数，家庭收入（万元）。b.因变tt:实际购买人数分析：由上可知，被解释变量的总离差平方和为310.222,回归平方和及均方分别为298.008和149.004,剩余平方和及均方分别为