鸢尾花怎么用SPSS实现logistic回归

在SPSS中实现logistic回归步骤如下：

1. 打开数据集，选择“分析”菜单下的“回归”选项，再选择“二元Logistic回归”或“多元Logistic回归”（取决于你的自变量数量）。

2. 将需要作为自变量的变量拖放到“自变量”框中，将需要作为因变量的变量拖放到“因变量”框中。

3. 点击“选项”按钮，选择需要输出的结果，例如：分类误差、似然比、残差等。

4. 点击“方法”按钮，在“步骤”中选择“向前：Wald”或“向后：LR”（取决于你的需要）。

5. 点击“统计”按钮，在“分类表”中选择需要的选项，例如：分类变量的预测值、分类变量的频数等。

6. 点击“存储”按钮，选择需要存储的结果，例如：预测值、残差等。

7. 点击“确定”按钮，运行回归分析。

相关问题

spss二元logistic回归

回答: SPSS中的二元logistic回归是一广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。在临床应用中，二元logistic回归常用于多因素分析，用于预测结果是二分类变量的情况，比如疾病是否发生、阳性或阴性、生存或死亡等。在SPSS中进行二元logistic回归分析，首先将因变量放入fy，将其他变量放入协变量。然后选择分类，将二分类变量tj放入分类协变量，并选择参考类别。接下来点击选项，勾选置信区间选项，最后点击确定。这样就可以得到回归分析的结果，包括显著性(P值)、OR值(Exp(B))和置信区间。这种方法可以帮助我们了解肺炎发生的高危因素。

给我一个数据集，用SPSS做logistic回归

我们可以使用经典的鸢尾花数据集（Iris dataset）来展示如何在SPSS中进行logistic回归。

1. 准备数据集：将Iris数据集导入到SPSS中。该数据集包含150个样本，每个样本有四个特征值和一个目标变量（三个类别之一）。

2. 设置变量：在SPSS中，选择菜单栏的“变量视图”，添加五个变量，分别为“sepal_length”、“sepal_width”、“petal_length”、“petal_width”和“species”。将“species”变量的测量级别设置为名义级别。

3. 运行logistic回归：选择菜单栏的“分析”-“回归”-“二元logistic回归”，将“species”变量作为因变量，将“sepal_length”、“sepal_width”、“petal_length”和“petal_width”变量作为自变量。点击“OK”按钮运行logistic回归。

4. 解读结果：在结果中，我们可以查看模型的拟合程度和每个特征的系数。此外，我们还可以查看模型的预测效果和模型的诊断结果，以进行模型的改进和优化。

以上是一个简单的logistic回归分析过程，希望对您有所帮助。