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田齐齐

怎样理解逻辑回归？

简单来说，逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于解决二分类（0 or 1）问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。比如某用户购买某商品的可能性，某病人患有某种疾病的可能性，以及某广告被用户点击的可能性等。注意，这里用的是“可能性”，而非数学上的“概率”，logisitc回归的结果并非数学定义中的概率值，不可以直接当做概率值来用。该结果往往用于和其他特征值加权求和，而

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liting李

卡方属于双变量相关吗

是的，卡方适合分类与分类，双变量也适合分类与分类

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读童话的狼

权重估算是用于解决什么问题的？

标准线性回归模型假设方差在待研究总体中是恒定的。当方差不恒定时（例如某属性具有高属性值的个案与该属性具有低属性值的个案相比具有更大的变异性时），使用普通最小平方法(OLS) 的线性回归不再提供最优模型估计。如果可以从另一个变量预测变异性差异，则“权重估计”过程可以使用加权最小平方(WLS) 计算线性回归模型的系数，这样在确定回归系数时，将对更精确的观察值（即变异性小的观察值）赋予更高的权重。“权重

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读童话的狼

什么是异方差？

异方差性（heteroscedasticity ）是相对于同方差而言的。所谓同方差，是为了保证回归参数估计量具有良好的统计性质，经典线性回归模型的一个重要假定：总体回归函数中的随机误差项满足同方差性，即它们都有相同的方差。如果这一假定不满足，即：随机误差项具有不同的方差，则称线性回归模型存在异方差性

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读童话的狼

协方差是指的什么？

两个变量的方差

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读童话的狼

协方差与相关系数有什么关系？

协方差标准化后就是相关系数

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读童话的狼

在考虑确定性因素是到均值,而不是到水平的地方?

这是由回归直线决定的，参看下面公式：

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读童话的狼

老样本预测模型和新样本预测模型区别是什么？

对于一个贷款问题，老样本预测就是你在这个银行贷过款，判断要不要给你贷款，新样本预测就是你之前没有贷过款

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田齐齐

线性回归中ZPRED和ZRESID指的是什么？

ZPRED 指的是预测值的标准值，ZRESID 指的是残差。

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读童话的狼

R方是哪些变量计算出来的？

R方是所有变量计算出来的公式如下：

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田齐齐

变量的理解

变数或变量，是指没有固定的值，可以改变的数。变量以非数字的符号来表达，一般用拉丁字母。变量是常数的相反。变量的用处在于能一般化描述指令的方式。结果只能使用真实的值，指令只能应用于某些情况下。变量能够作为某特定种类的值中任何一个的保留器。

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读童话的狼

残差图怎么看？

一般来说，标准化残差落随机的在正负3之间，图形大致呈现为长轴为0的椭圆，就可以认为残差是正态的

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田齐齐

线性回归中分类变量为X轴的偏回归图为什么是连续的坐标

这是因为线性回归模型中，分类型自变量也受到了其他变量的影响，将它连续化表示了，不影响。

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田齐齐

残差的分布

一个好的残差，基本成正态分布。

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田齐齐

新样本预测和老样本预测举例

例如银行客户贷款问题，预测一个老客户在未来贷款后能不能按时还钱就是老样本预测，而预测一个不属于本行客户的人假如未来在本行借了贷款会不会按时还，就是新样本预测。

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读童话的狼

内生性问题如何处理？

常见的内生性问题有样本选择偏差、遗漏变量、反向因果等等，处理这方面的技术手段一般常用的有工具变量法、倾向得分匹配、双重差分(三重差分)、heckman两阶段、断点回归

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读童话的狼

异常值需要删除吗？

以场景而定，统计学中往往会删除，业务中不删除，异常值不是错误值，需要单独分析

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读童话的狼

如何去除截距项建回归模型？

在建立模型时，去掉在模型中包含截距项前的对号

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田齐齐

spss中圈出异常值进行删除是真的删除了吗？

不是的，这部操作是不让异常值参与分析，是模型效果更好，而不是从底层删除了数据。

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读童话的狼

ANOVA表中的显著性与R方有什么关系？

显著性判断的是线性关系是否显著，R方则是判断拟合的效果怎么样

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