一、为什么要用二元逻辑斯回归？
因变量是二分类变量 不是用多元logistic回归,因为这个必须要超过2个分类的因变量 你需要用的是二元logistic回归分析. 操作方式跟回归分析一样的 如果你有多选题,是需要把多选题按照每个选项设置为单独题目,采用01输入的方式编码
二、二元逻辑回归优点？
二元逻辑回归的优点是二元，回归。的正态分布。
三、二元逻辑回归公式？
最小二乘法求二元线性回归
y = 2 x 1 + ( − 3 ) ∗ x 2 + 4 y=2x_{1}+(-3)*x_{2}+4 y=2x
1
+(−3)∗x
2
+4
四、二分类逻辑回归就是二元逻辑回归吗？
二元Logistic回归主要分为三类：
1、一种是因变量为二分类的Logistic回归， 这种回归称为二项logistic回归。
2、一种是因变量为无序多分类得logistic回归，这种回归称为多项式logistic回归。
3、还存在具有有序多类因变量的logistic回归。 例如，疾病的严重程度为高，中，低等。这种回归也称为累积logistic回归或序次logistic回归。
五、二元逻辑回归模型的构建？
1.打开数据，依次点击：analyse--regression--binarylogistic，打开二分回归对话框。
2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量（单变量拉入一个，多因素拉入多个）。
3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。
4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。
虚拟变量ABCD四类，以a为参考，那么解释就是b相对于a有无影响，c相对于a有无影响，d相对于a有无影响。
5.选项里面至少选择95%CI。
点击ok。
六、什么是逻辑斯蒂增长？
就是高中课本里所说的S型曲线
逻辑斯蒂曲线通常分为5个时期：
1.开始期，由于种群个体数很少，密度增长缓慢，又称潜伏期。
2.加速期，随个体数增加，密度增长加快。
3.转折期，当个体数达到饱和密度一半（K/2),密度增长最快。
4.减速期，个体数超过密度一半（K/2)后，增长变慢。
5.饱和期，种群个体数达到K值而饱和。
七、逻辑斯蒂增长模型推导？
逻辑斯蒂增长模型(Logistic growth model)逻辑斯蒂增长模型又称自我抑制性方程。用植物群体中发病的普遍率或严重度表示病害数量(x)，将环境最大容纳量k定为1(100%)，逻辑斯蒂模型的微分式是：dx/dt=rx(1-x) 式中的r为速率参数，来源于实际调查时观察到的症状明显的病害。
普朗克(1963)将r称作表观侵染速率(apparent infection rate)，该方程与指数模型的主要不同之处，是方程的右边增加了(1-x)修正因子，使模型包含自我抑制作用。
八、二元逻辑回归分析前提是什么？
钻这么深，让人有些纠结啊。是否适合回归，首先需要有经验的支持。回归分析似乎是从正态分布的残差出发推导的，但若你没有除回归之外更好的办法，你又会怎样呢? 如果有足够的把握认定数据中有无效的异常点，剔除后再回归也是好办法。
九、逻辑斯蒂方程名词解释？
逻辑斯蒂方程( Logistic Equation) 是数学生物学家 Pierre - Francois Verhulst 提出的著名的人口增长模型，为马尔萨斯( Malthus) 人口模型的推广，从其问世以来，它的应用从人口增长模型拓展到很多领域，广泛应用于生物学、医学、经济管理学等方面。
逻辑斯谛方程即微分方程：dN/dt=rN（K-N）/K。
字母含义：式中N为种群个体总数，t为时间，r为种群增长潜力指数，K为环境最大容纳量。意义：当一个物种迁入到一个新生态系统中后,其数量会发生变化。假设该物种的起始数量小于环境的最大容纳量，则数量会增长。该物种在此生态系统中有天敌、食物、空间等资源也不足（非理想环境），则增长函数满足逻辑斯谛方程,图像呈S形，此方程是描述在资源有限的条件下种群增长规律的一个最佳数学模型。
十、逻辑斯蒂方程的理论意义？
内容：逻辑斯谛方程,即常微分方程:dN/dt=rN(K-N)/K.
字母含义：式中N为种群个体总数,t为时间,r为种群增长潜力指数,K为环境最大容纳量.
意义：当一个物种迁入到一个新生态系统中后,其数量会发生变化.假设该物种的起始数量小于环境的最大容纳量,则数量会增长.增长方式有以下两种:
1 J型增长 若该物种在此生态系统中无天敌,且食物 空间等资源充足(理想环境),则增长函数为N(t)=n(p^t).其中,N(t)为第t年的种群数量,t为时间,p为每年的增长率(大于1).图象形似J形.
2 S型增长 若该物种在此生态系统中有天敌,食物 空间等资源也不充足(非理想环境),则增长函数满足逻辑斯谛方程.图象形似S形.