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本帖最后由 wanghaidong918 于
09:18 编辑
我使用二元逻辑回归函数，计算了几个变量。现在想对自变量进行一下排序，就是说看一下自变量的重要程度。我看书上说自变量的影响力需要用标准化回归系数来确定，根据标准化回归系数的大小来确定自变量的影响力。
我的问题是：
1，我的二元logistic回归函数正确吗？拟合准确吗？
我的Cox & Snell R Square&0.2,和Nagelkerke R Square&0.2可以说明模型拟合度高吗？
& && && && && && && && && && && &Model Summary
-2 Log likelihood
Cox & Snell R Square
Nagelkerke R Square
& & & && && && && && & 0.299& & & && && && && && && && && && && && && & 0.399
19:36:12 上传
2，回归系数在二元Logistic函数中是e的指数，可以用标准化回归系数表达二元Logistic函数中自变量的回归系数吗？
如果可以的话，下图中的S.E.代表的是自变量的标准差，那么因变量Y的标准差是多少？怎么计算？
19:36:12 上传
载入中......
Cox & Snell R Square
Nagelkerke R Square
都相对偏低，这些指数越靠近1说明拟合的越好！
在所有回归变量中,x1不显著，其他都是通过1%的显著性检验
哦，谢谢呀！！这个是看sig的值越小越好吗？
如果单纯看趋势，而不是真的用你的模型去拟合实际数据，模型的特异性和有效性可以忽略，不太准也可以，就是第二张表的内容。
看楼主的输出结果，除了x1之外其余自变量都在0.01水平上对因变量有影响，影响大小就得看B值(偏回归系数）的大小了，B值绝对值大的，影响大，反之则小，由于logistic回归并不是线性，也可参考Exp（B)，就是比数比，对照一下，你可以看出B值大的话，比数比也大。因此，楼主数据中x5影响最大，还有一个更大的，就是那个constence，这个是截距，可以忽略。
楼主对Sig.的含义有偏差，Sig.的含义是可能性，也就是平常所说的P值，用统计语言说就是：在一次抽样中，抽到比Sig.所设定的概率（缺省是0.05）相等或更大的概率的可能性。这也就是说，你抽样一次，只有&5%的可能性样本P值落在0.05的界限内侧，也就是所谓差异显著。
忘说了，差异显著可不是影响显著，这是两个完全不同的概念。发现坛子里好多朋友对这两个概念都很模糊。
哎呀，感谢chyshl，和chyshl的指导，现在大概明白了。
总结如下：对于线性函数，比较自变量影响大小通过标准化回归系数，
对于非线性函数，首先比较回归系数的绝对值大小，它说明了它影响回归方程变化的幅度（也就是e的|b|次方）
其实主要是看EXP（b）的大小，它是效应系数，主要影响变量的程度和方向！
谢谢楼上各位的指导！
zbjlu 发表于
哎呀，感谢chyshl，和chyshl的指导，现在大概明白了。
总结如下：对于线性函数，比较自变量影响大小通过标 ...您好，想了解一下，SPSS中输出结果是没有标准化回归系数的吧，您是如何求得的呢？
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