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2011-09-03 18:35:16| 人氣12,908| 回應0 | 上一篇 | 下一篇

邏輯回歸(logistic regression)為甚麼要進行對數勝算(logit)轉換?

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進行多重迴歸分析時 依變項是連續變項 但是邏輯回歸的依變項是二分變項(dichotomous variable)而且是dummy variable(0與1) 所以:

(1)線性會變得不適合 因為依變項是發生的機率 而最高為1最低為0 如果使用線性函數 會計算出無意義的結果 例如 y = -0.66 這種結果是無意義的 因為y值最高為1最低為0

(2)對於每一個獨變項而言 依變項只有兩個值 殘差也只有兩個值 所以常態性前提不成立

(3)同方差性(homoscedasticity)假設也會不成立

據此 我們要對邏輯迴歸進行對數勝算轉換 才能解決以上困境

其步驟為二:

(1)我們塑造勝算

(2)我們塑造勝算的自然對數

我要檢舉
#logistic
台長： 解讀統計與研究譯者

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