推导logistic回归的损失函数
多水平logistic模型是什么？
多水平logistic模型是什么？
常规的logistic回归模型只有固定效应，而多水平模型包括固定效应和随机效应，研究个体水平和群体水平对结局变量的影响。
logsig函数是什么？
logsig函数即是logistic Regression（逻辑回归）中的sigmoid函数。
逻辑回归方程公式详解？
回归方程的公式：Yi-y^Yi-a-bXi。回归方程是根据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。
回归直线方程用得比较多，可以用最小二乘法求回归直线方程中的a,b，从而得到回归直线方程。
从效用理论角度解释什么是Logit模型？
Logit模型是最早的离散选择模型，也是目前应用最广的模型。
Logit模型是Luce（1959）根据IIA特性首次导出的；Marschark（1960）证明了Logit模型与最大效用理论的一致性；Marley（1965）研究了模型的形式和效用非确定项的分布之间的关系，证明了极值分布可以推导出Logit形式的模型；McFadden（1974）反过来证明了具有Logit形式的模型效用非确定项一定服从极值分布Logit模型（Logit model），也译作“评定模型”，“分类评定模型”，又作Logistic regression，“逻辑回归”，是离散选择法模型之一，Logit模型是最早的离散选择模型，也是应用最广的模型。是社会学、生物统计学、临床、数量心理学、计量经济学、市场营销等统计实证分析的常用方法。
回归分析中的t值是啥？
R方为决定系数，即拟合模型所能解释的因变量的变化百分比。例如，R方＝0．810，说明拟合方程能解释因变量变化的81％，不能解释的19％。
F是方差检验，整个模型的全局检验，看拟合方程是否有意义
T值是对每个自变量进行一个接一个的检验（logistic回归），看其beta值，即回归系数是否有意义
F和T的显著性均为0．05，
回归分析在科学研究领域是最常用的统计方法。《SPSS回归分析》介绍了一些基本的统计方法，例如，相关、回归（线性、多重、非线性）、逻辑（二项、多项）、有序回归和生存分析（寿命表法、Kaplan－Meier法以及Cox回归）。
SPSS是世界上最早的统计分析软件。1968年，斯坦福大学的三位研究生NormanH．Nie，C．Hadlai（Tex）Hull和DaleH．Bent成功地进行了研究和开发。同时成立了SPSS公司。