逻辑回归与线性回归的比较分析
回归分析中的t值是啥？
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。
从统计角度简述直线趋势方程与线性回归方程的不同之处？
没啥区别，说的专业的，甚至把它用来做预测，一般都是说的属于构建什么什么模型 而通俗点的就说是回归方程等
逻辑回归方程公式应用详解？
逻辑回归：个人理解就是一个线性回归经过阶跃函数的处理，变成一个二项分类器，输出结果只能是0，1的条件概率的大小，其实是一种概率模型。
sigmoid函数：是一种阶跃函数(step function)，在不同横坐标尺度下，可以从0瞬间跳到1。从图形可以发现，当xgt0，sigmoid函数值无限接近于1，反之接近于0。函数形式如下：sigma(z) frac{1}{1 e^{-omega^{T}x}}
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逻辑回归可以看成，在参数theta对已知x的条件下比较P(y1| xtheta),P(y0| xtheta)概率大小，并选择较大的概率作为分类结果。
logistic回归结果解读？
logistic回归与多重线性回归实际上有很多相同之处，最大的区别就在于他们的因变量不同，其他的基本都差不多，正是因为如此，这两种回归可以归于同一个家族，即广义线性模型（generalized linear model）。这一家族中的模型形式基本上都差不多，不同的就是因变量不同，如果是连续的，就是多重线性回归，如果是二项分布，就是logistic回归，如果是poisson分布，就是poisson回归，如果是负二项分布，就是负二项回归，等等。只要注意区分它们的因变量就可以了。