逻辑回归的瓦尔德检验

逻辑回归的瓦尔德检验是一种用来评估模型中各个自变量的显著性的统计检验方法。通过计算每个自变量的回归系数与其标准错误的比值，然后与标准正态分布的临界值相比较，来判断该自变量是否对因变量有显著影响。

在多项logistics回归分析中，瓦尔德检验也适用。根据引用中所描述的操作，可以在多项logistics回归主对话框中进行分析，其中包括回归系数的参数估计表。通过观察参数估计表中每个自变量的回归系数和标准错误，我们可以计算出每个自变量的瓦尔德统计量，然后与临界值进行比较。

具体来说，瓦尔德统计量的计算公式是回归系数除以标准错误的平方。如果瓦尔德统计量的值大于临界值，即说明该自变量对因变量有显著影响；反之，如果瓦尔德统计量的值小于临界值，说明该自变量对因变量没有显著影响。

需要注意的是，在多项logistics回归中，对于每个因变量的不同类别，可以分别建立二元logistics回归模型，然后进行瓦尔德检验。引用中的例子说明了对于一个三分类的因变量（酸、甜、辣），可以建立两个二元logistics回归模型，分别描述酸味与甜味相比及辣味与酸味相比的影响。

因此，逻辑回归的瓦尔德检验是通过计算回归系数与标准错误之比来评估自变量对因变量的显著性影响，可以应用于多项logistics回归分析中的每个因变量的各个类别。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [多元logistics回归分析](https://blog.csdn.net/weixin_29994587/article/details/112903212)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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