逻辑回归模型各自变量之间是相关的吗
逻辑回归模型中的变量之间可能存在相关性。当变量之间存在相关性时，模型的准确性可能会受到影响。解决这个问题的方法有以下几步：1.对变量进行相关性分析，以确定变量之间是否存在相关性。2.如果发现变量之间存在相关性，可以考虑使用正则化技术，如L1正则化和L2正则化，来减少变量之间的相关性。3.如果变量之间存在高度相关性，可以考虑删除其中一个变量，以减少变量之间的相关性。4.如果变量之间存在较低的相关性，可以考虑使用多项式特征，以增加模型的准确性。个人心得小贴士：在使用逻辑回归模型时，应该注意变量之间的相关性，并采取相应的措施来减少变量之间的相关性，以提高模型的准确性。【摘要】
逻辑回归模型各自变量之间是相关的吗【提问】
逻辑回归模型中的变量之间可能存在相关性。当变量之间存在相关性时，模型的准确性可能会受到影响。解决这个问题的方法有以下几步：1.对变量进行相关性分析，以确定变量之间是否存在相关性。2.如果发现变量之间存在相关性，可以考虑使用正则化技术，如L1正则化和L2正则化，来减少变量之间的相关性。3.如果变量之间存在高度相关性，可以考虑删除其中一个变量，以减少变量之间的相关性。4.如果变量之间存在较低的相关性，可以考虑使用多项式特征，以增加模型的准确性。个人心得小贴士：在使用逻辑回归模型时，应该注意变量之间的相关性，并采取相应的措施来减少变量之间的相关性，以提高模型的准确性。【回答】
逻辑回归有哪些模型
有如下模型：1、二项logistic回归：因变量为两种结局的二分类变量，如中奖=1、未中奖=0；自变量可以为分类变量，也可以为连续变量；阳性样本量n要求是自变量个数至少10倍。2、无序多分类logistic回归：因变量为无序的多分类变量，如获取健康知识途径（传统大众媒介=1，网络=2，社区宣传=3）；自变量可以为分类变量，也可以为连续变量；也可用于因变量为有序多分类变量，但不满足平行检验条件的数据资料。原理：用因变量的各个水平（除参照水平外）与参照水平比值的自然对数来建立模型方程。3、有序多分类logistic回归：因变量为有序的多分类变量，如病情严重程度（轻度=1，中度=2，重度=3）；自变量可以为分类变量，也可以为连续变量。原理：将因变量的多个分类依次分割为多个二元的Logistic回归；须进行平行线检验，即检验自变量系数是否相等，如不满足，则使用无需多分类logistic回归。
二元逻辑回归最后得出显著性都接近一是怎么回事
您好亲亲~二元逻辑回归最后得出显著性都接近一是因为自变量存在共线性问题。在进行线性回归分析时，很容易出现自变量共线性问题，通常情况下VIF值大于10说明严重共线，VIF大于5则说明有共线性问题。当出现共线性问题时，可能导致回归系数的符号与实际情况完全相反，本应该显著的自变量不显著，本不显著的自变量却呈现出显著性。【摘要】
二元逻辑回归最后得出显著性都接近一是怎么回事【提问】
显著性值都很大找不到影响变量【提问】
您好亲亲~二元逻辑回归最后得出显著性都接近一是因为自变量存在共线性问题。在进行线性回归分析时，很容易出现自变量共线性问题，通常情况下VIF值大于10说明严重共线，VIF大于5则说明有共线性问题。当出现共线性问题时，可能导致回归系数的符号与实际情况完全相反，本应该显著的自变量不显著，本不显著的自变量却呈现出显著性。【回答】
二元逻辑回归最后得出显著性都接近一的解决方法：（1）手动移除出共线性的自变量先做下相关分析，如果发现某两个自变量X（解释变量）的相关系数值大于0.7，则移除掉一个自变量（解释变量），然后再做回归分析。但此种办法有一个小问题，即有的时候根本就不希望把某个自变量从模型中剔除，如果有此类情况，可考虑使用逐步回归让软件自动剔除，同时更优的办法可能是使用岭回归进行分析。（2）逐步回归法让软件自动进行自变量的选择剔除，逐步回归会将共线性的自变量自动剔除出去。此种解决办法有个问题是，可能算法会剔除掉本不想剔除的自变量，如果有此类情况产生，此时最好是使用岭回归进行分析。（3）增加样本容量增加样本容量是解释共线性问题的一种办法，但在实际操作中可能并不太适合，原因是样本量的收集需要成本时间等。【回答】
显著性值都很大找不到影响变量是因为出错了，需要重新分析哦亲~【回答】
