逻辑回归中的瓦尔德估计值

逻辑回归中的瓦尔德估计值是指通过最大似然估计方法得到的模型参数的估计值。在逻辑回归中，我们使用瓦尔德估计值来估计各个自变量对因变量的影响程度。瓦尔德估计值可以帮助我们理解不同自变量的贡献度，并判断它们对因变量的重要性。具体来说，瓦尔德估计值表示自变量每单位变化对因变量的影响的对数几率比。通过比较瓦尔德估计值的大小，我们可以判断哪些自变量对因变量的影响更大或更小。引用中的参数估计表可以提供这些估计值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

相关问题

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%"]
[ .reference_list ]

轻度交通违法 B 标准 错误 瓦尔德 显著性 Exp(B) 截距 -1.91 0.697 7.504 0.006 [辖区=0] 0.701 0.224 9.83 0.002 2.016 [辖区=1] 1.284 0.291 19.429 0 3.612 [辖区=2] -2.002 0.458 19.117 0 0.135 [辖区=3] -1.021 0.472 4.68 0.031 0.36 [辖区=4] 1.607 0.219 54.019 0 4.989 [辖区=5] 1.277 0.184 48.142 0 3.585 [辖区=6] 0b . . . . [季节=1] 0.312 0.163 3.665 0.056 1.366 [季节=2] 0.356 0.171 4.342 0.037 1.428 [季节=3] 0.211 0.161 1.726 0.189 1.235 [季节=4] 0b . . . . [事故原因=0] 0.839 0.202 17.347 0 2.315 [事故原因=1] 0.81 0.272 8.886 0.003 2.249 [事故原因=2] 0.056 0.308 0.033 0.856 1.057 [事故原因=3] 0.935 0.532 3.098 0.078 2.548 [事故原因=4] -0.513 0.508 1.019 0.313 0.599 [事故原因=5] -1.259 0.551 5.226 0.022 0.284 [事故原因=6] -17.131 2758.072 0 0.995 3.63E-08 [事故原因=7] 1.166 0.392 8.872 0.003 3.211 [事故原因=8] 0.43 0.29 2.197 0.138 1.537 [事故原因=9] -0.753 0.348 4.679 0.031 0.471 [事故原因=10] -1.693 0.419 16.287 0 0.184 [事故原因=11] 0b . . . . [事故形态=0] 19.707 9631.925 0 0.998 362076677.7 [事故形态=1] 0.085 0.145 0.34 0.56 1.088 [事故形态=2] -0.865 0.376 5.298 0.021 0.421 [事故形态=3] 0.133 0.298 0.201 0.654 1.143 [事故形态=4] -2.52 1.098 5.261 0.022 0.08 [事故形态=5] -1.233 0.559 4.862 0.027 0.291 [事故形态=6] 0.78 0.585 1.778 0.182 2.182 [事故形态=7] -0.032 0.3 0.011 0.916 0.969 [事故形态=8] -1.304 0.51 6.535 0.011 0.272 [事故形态=9] -1.752 0.294 35.45 0 0.173 [事故形态=10] 0b . . . . [路面情况=0] 0.556 0.482 1.331 0.249 1.743 [路面情况=1] -0.205 0.522 0.155 0.694 0.814 [路面情况=2] 0b . . . . [道路类型=1] -1.487 0.687 4.688 0.03 0.226 [道路类型=2] -0.209 0.317 0.434 0.51 0.811 [道路类型=3] 0.341 0.337 1.027 0.311 1.407 [道路类型=4] 0.305 0.326 0.874 0.35 1.356 [道路类型=5] 0b . . . . [道路线形=0] 0.714 0.317 5.07 0.024 2.042 [道路线形=1] 0b . . . .根据该多元逻辑回归表格写公式和分析

该多元逻辑回归表格展示了各个自变量（如辖区、季节、事故原因、道路类型等）对因变量（轻度交通违法）的影响程度。每个自变量都有一个系数（标准错误、显著性和Exp(B)），这些系数可以用来构建多元逻辑回归模型，预测因变量的取值。具体地，每个自变量的系数可以表示当该自变量变化一个单位时，因变量的对数几率（log odds）增加或减少多少。

建立多元逻辑回归模型的公式为：

log(odds) = -1.91 + 0.701×[辖区=0] + 1.284×[辖区=1] - 2.002×[辖区=2] - 1.021×[辖区=3] + 1.607×[辖区=4] + 1.277×[辖区=5] + 0.312×[季节=1] + 0.356×[季节=2] + 0.211×[季节=3] + 0.839×[事故原因=0] + 0.81×[事故原因=1] + 0.056×[事故原因=2] + 0.935×[事故原因=3] - 0.513×[事故原因=4] - 1.259×[事故原因=5] - 17.131×[事故原因=6] + 1.166×[事故原因=7] + 0.43×[事故原因=8] - 0.753×[事故原因=9] - 1.693×[事故原因=10] + 19.707×[事故形态=0] + 0.085×[事故形态=1] - 0.865×[事故形态=2] + 0.133×[事故形态=3] - 2.52×[事故形态=4] - 1.233×[事故形态=5] + 0.78×[事故形态=6] - 0.032×[事故形态=7] - 1.304×[事故形态=8] - 1.752×[事故形态=9] + 0.556×[路面情况=0] - 0.205×[路面情况=1] - 1.487×[道路类型=1] - 0.209×[道路类型=2] + 0.341×[道路类型=3] + 0.305×[道路类型=4] + 0.714×[道路线形=0]

从上述公式中可以看出，不同自变量的系数对因变量的影响程度不同。例如，当辖区为1时，轻度交通违法的对数几率增加了1.284个单位；当事故原因为6时，轻度交通违法的对数几率减少了17.131个单位。同时，每个自变量的显著性（p值）也可以用来衡量该自变量对因变量的影响是否显著。

总的来说，该多元逻辑回归模型可以用来预测轻度交通违法发生的概率，帮助相关部门制定交通管理策略和加强监管措施。