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V大米爸爸V
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misskissfion

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回归有很多种,回归研究X对于Y的影响,至于回归方法的选择上,关键在于因变量Y的数据类型,如果Y是离散数据,则统一应该使用logistic回归,但具体logistic回归又分成三种类型。

如果因变量Y提连续数据(通常也说Y是正态分布时),则应该使用线性回归(有时也称OLS最小二乘法回归)。

还有一种较为特殊而且使用较少的回归叫Poisson回归,如果Y符合泊松分布此时则应该使用Poisson回归。

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lucifer487

应用统计毕业论文要用3个模型左右。模型参考如下:1、卡方检验2、独立样本T检验3、两独立样本非参数检验4、二元Logistic回归5、KM生存曲线6、ROC曲线

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夏日风清凉

如果只是比对多种回归模型哪个好,那就选曲线估计,可同时选中线性,二次方等11个模型,拟合度看R2就行,哪个大哪个好。结果中有散点图也可以很直观看出哪种变化模型符合的。不过一般做回归,首先要考虑的是线性回归,用途最广。还有用的比较多的是非线性,这个要知道方程的。至于多项Loistic和probit,说实在的我也不太清楚,书上学的没着重讲,案例分析也不常见。这些模型都比较专业的,适用某些特定领域,选择的话有文献参照就直接借鉴好了。

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