如何确定最佳logistic回归方程，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。问题：您好，想问下二元logistic回归的多因素分析中如何选择检验方法。是都选最常用的“向后（有条件）”，还是每个检验方法试过来然后根据什么指标选用一种检验方法？
回复：回归模型的拟合，我们可以将回归拟合视为一种“探索性”分析，即通过回归拟合探索出最优的回归方程，logistic回归亦然。因此，我们可以根据专业知识，确定哪些需要变量引入logi 香港云主机stic回归方程中，当然也可以采用不同的逐步回归方法进行拟合，根据各种统计量判断回归方程的优劣，找出“最优”的回归方程。概括起来有大概有如下几类指标一、模型拟合优度检验如果预测值与实际观测值相近，说明模型的拟合效果好，统计量的值偏小，对应的P值较大。检验假设H0：模型的拟合效果好，可取0.1或0.2。1、偏差检验，统计量为D2。2、Pearson2检验，统计量为23、Homser-Lemeshow检验，统计量HL2判断原则：2值越小，P越大，模型拟合效果越好。二、模型拟合优度信息指标1、-2lnL。2、AIC准则。3、SC准则。在其他条件不变的情况下，这三个指标越小表示模型拟合的越好。三、logistic回归模型的预测准确度1、广义决定系数：Cox-Snell广义决定系数（Cox-SnellR2）、Nagelkerke广义决定系数（Nagelkerke R2），与线性回归分析中的决定系数R2相似，这2个指标都在0-1间取值，指标越大，说明变异中被模型解释的比例越大，模型预测的准确性越高。2、预测概率与观测值之间的关联，常用的评价指标有Somers’D、Goodman-Kruskal Gamma、Kendall’s Tau-a和KendaIl’sTau-c，指标的绝对值越大，表示预测概率与反应变量之间的关联程度越高，也就意味着模型的预测能力越强。四、预测准确率用于评价logistic回归模型的预测准确性，准确率越高效果越好。五、“最佳”模型的选择读者可结合上述统计指标对拟合所得到模型进行综合评价，在统计分析的基础上，结合专业知识，从可解释性、简约性、变量的易得性等方面，最终选出“最佳”模型。通常“最佳”模型不是一次计算就可以确定的，往往是要对变量做不同的组合分析最终确定。看完上述内容，你们掌握如何确定最佳logistic回归方程的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注开发云行业资讯频道，感谢各位的阅读！
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