逻辑回归方程公式详解，logistic回归方程回归系数的含义

回归方程的公式：Yi-y^=Yi-a-bXi。回归方程是按照样本资料通过回归分析所得到的反映一个变量（因变量）对另一个或一组变量（自变量）的回归关系的数学表达式。

回归直线方程用得非常多，可以用小二乘法求回归直线方程中的a,b，以此得到回归直线方程。

回归系数的计算公式：y平=a*b-f。回归系数（regressioncoefficient）在回归方程中表示自变量x对因变量y影响大小的参数。回归系数越大表示x对y影响越大，正回归系数表示y随x增大而增大，负回归系数表示y随x增大而减小。

因变量（dependent variable）函数中的专业名词，也叫函数值。函数关系式中，某些特定的数会随另一个（或另哪些）会变化的数的变化而变化，就称为因变量。如：Y=f(X)。此式表示为：Y随X的变化而变化。

Y是因变量，X是自变量

打开SPSS，

输入数据，

工具栏选择分析，再选择回归，再选择曲线估计，

弹出窗口，填入因变量与自变量，然后在模型选择Logistic。

假设你是想做曲线拟合，那你就把全部模型都选上，只做Logistic，就只选其。

期望可以帮您，虽然这答案有点晚叻。

逻辑回归分析中，预测结果为0或者1，只包含这两种值。

在机器学习中。 用于估计某种事物的概率，或评价某种项目标风险，或判断某种可行性的决策分析方式时，可以用逻辑回归或者决策树。

stata进行平稳性检验的方式：

1、点击面板上的额ADF检验 2、在打开的对话框中输入命令dfuller，就启动了平稳性检验 Stata 是一套提供其使用者数据分析、数据管理还有绘制专业图表的完整及整合性统计软件。它提供许不少多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。 Stata 的统计功能很强，除了传统的统计分析方式外，还收集了近 20 年发展起来的新方式，如 Cox 比例风险回归，指数与 Weibull 回归，多类结果与有序结果的 logistic 回归， Poisson 回归，负二项回归及广义负二项回归，随机效应模型等。

根据标准程序,需将得出的各个参数代进回归方程中才可以得出预测结果.不过,在SPSS中这个过程可以省略,而由SPSS代劳：在Logistic回归主对话框中点击Save键,在Predicted Values项下用鼠标勾选Probabilities完全就能够自动为你生成每组的可能性值；用鼠标勾选Predicted Group Membership完全就能够自动为你生成应该进入的分类组,两者也可同时选择,十分方便.

回归系数的计算公式：y平=a*b-f。回归系数（regressioncoefficient）在回归方程中表示自变量x对因变量y影响大小的参数。回归系数越大表示x对y影响越大，正回归系数表示y随x增大而增大，负回归系数表示y随x增大而减小。

因变量（dependent variable）函数中的专业名词，也叫函数值。函数关系式中，某些特定的数会随另一个（或另哪些）会变化的数的变化而变化，就称为因变量。如：Y=f(X)。此式表示为：Y随X的变化而变化。

Y是因变量，X是自变量