logistic模型应用

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1、基于logistic模型的2014年影响中国各省城市化水平的经济地理因素分析摘要：本文利用2013年中国31个省份的数据，从经济与地理位置两个因素出发，运用logistic回归的方法在SPSS软件上进行分析。结果显示：中国城市化发展水平不仅与经济密切相关，而且与其地理位置也有很大的关系，地区间城市化发展水平差距较明显，城市化各方面的因素水平发展不平衡。关键词：logistic模型，城市化水T，SPSS软件目录一、弓IB3二、Logistic模型31.32.统汁原】4(1)logit变换4(2)Logistic回归模型4(3)统计检验4三、基于l

2、ogistic模型的我国各省城市化水平影响因素实证分析51.数据来源与说明52.53.模型的建立与预测60，做7轉姗8一、引言城市化的定义众多，本文参照《中华人民共和国国家标准城市规划术语》，认为城市化是“人类生产与生活方式由农村型向城市型转化的历史过程，主要表现为农村人口转化为城市人口及城市不断发展完善的过程。”城市化是一个系统的动态过程，包含了人口、经济、社会、城市建设等各方面变化的影响。它是经济发展和社会进步的必然结果，反过来也推动了经济的发展和社会的进步。中国大陆的城市化进程在不同的时期具有不同的特点，总的来看城市化水平普遍较低，并己成

3、为制约国家经济、社会和谐发展的主要原因之一。因而，各地区普遍把推进城市化进程作为经济、社会发展战略的一项重要H标选择。当前中国大陆匕经进入了城市化水平的持续上升发展时期，此时对这样一个过程实施有效、客观、科学、动态的监测，从而及时发现并解决城市化进程中出现的难题，就必须加强对中国大陆城市化水平质与量等方面的考察和研究。这对于我们这样一个人口众多、区域经济发展不平衡的国家尤为重要。本文不仅分析影响城市化水平的经济因素，还加入了地理位置对其城市化发展的影响。由于地理因素数据不是数值型变量，因此我们引用logistic回归方法对其进行建模。二、Log

4、istic模型1.基本概念Logistic回归分析就是针对因变量是定型变量的回归分析，这与一般的回归分析不同。在实际生活中，我们会经常遇到因变量是定型变量的情况，这是需要使用Logistic回归进行分析。1.统计原理(1)logit变换设因变量y是只取0或1的而分类变量,p为某事件发生的概率，取值区间为［0，1］，当时间发生时)，=1，否则y=0,即p=P(y=l)是研究对象。将比率p/0-p)取自然对数，即对P做logit变换：logz7(p)=ln(/?/l-p)当厂=1日寸logZr(p)=+oo,当/)=0.5日寸logz?(p)=0l

5、ogi7(p)=-oo,故logz7(p)的取值范围为。(2)Logistic回归模型设有A个因素xPx2，…，人影响＞，的取值，则称ln(--^-)=^(x1,x2,---,x3)(1)1-厂力二维Logistic回归模型，简称Logistic回归模型，其中的々个因素x,，x2，…，'称为Logistic回归模型的协变量。最重要的Logistic回归模型是Logistic线性回归模型：ln(-^-)=/?0++***+⑵卜P式中，ApA，…，A是待估计的未知参数。可得1+expC^+^x,+…+紅)(3)统计检验在Logistic回归中常用的

6、检验有-2对数似然检验(-21og(likelihood)，-2LL),Hosmer和Lemeshow的拟合优度检验，Wald检验等。三、基于logistic模型的我国各省城市化水平影响因素实证分析1.数据来源与说明研宄2014年我国各省城市化水平的经济地理因素。数据来源于《2014年中国统计年鉴》。城市化水平用城镇人口比重表示，影响因素包括人均GDP与地理位置。地理位置为名义变量，中国各省被分为三大地带：东部、中部和西部。我们用各地区的地带分类代表地理位置。2.模型检验根据全国各省城市人口比重的平均值53.73作为临界值，大于等于53.73地

7、区的城市化水平用Y表示，小于53.73地区的城市化水平用N表示。在SPSS中，Y用1表示，N用0表示。自变景中涉及到代表不同地区类型的名义变量，属于中部的用1表示，否则用0表示。而在SPSS分析中，0代表属于中部地区，1代表不属于中部地区。表1方程中的变量BS.E，WalsdfSig.Exp(B)步骤0常量-.194.361.2891.591.824从表1可以看出最开始对常数项赋值，结果为B=-0.194，标准误差为S.E.=0.361，则Wald值为彳丄丫=fr°-194V=0289S.E.){0.361)则==0.824表2模型系数的综合检

8、验卡方dfSig.步骤1步骤42.6842.000块42.6842.000模型42.6842.000本检验主要是针对步骤、模块和模型系数的综合性检验，