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赤池信息准则权威发布_赤池信息准则spss计算(2024年11月精准访谈)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：观点更新日期：2024-11-26

赤池信息准则

𐟧Logistic回归结果解读指南𐟓– 𐟤”Logistic回归结果怎么看？别担心，这篇指南帮你轻松解读！ 𐟓ˆ回归系数（Coefficients）𐟓ˆ 回归系数是自变量对因变量（log odds）的影响大小。正系数表示自变量增加与结果变量概率增加的正相关；负系数则表示负相关。 𐟎ds Ratio（OR）𐟎dds Ratio是回归系数的指数（e^𜉯𜌧”褺Ž解释自变量如何影响因变量的发生机会比。OR>1表示正相关，OR<1表示负相关。 𐟔显著性检验（p值）𐟔 p值用于测试自变量系数是否显著不同于0。通常，p<0.05被认为是统计显著的。 𐟓Š置信区间（Confidence Intervals）𐟓Š 置信区间为系数或Odds Ratio提供范围估计，通常是95%置信区间。 𐟎令ᥞ‹拟合优度（Goodness of Fit）𐟎€š过赤池信息准则（AIC）、拟合优度检验（如Hosmer-Lemeshow测试）及伪R平方值（如Nagelkerke Rⲯ𜉦娯„估。 𐟔模型诊断𐟔 检查杠杆值、Cook距离等统计量，评估模型是否存在异常值或过度影响点。 𐟒᧎𐥜诼Œ你是否对Logistic回归结果有了更清晰的认识呢？✨

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