二元逻辑回归计算贝叶斯因子

在二元逻辑回归中，计算贝叶斯因子是使用贝叶斯统计学的一种方法来比较两个模型的拟合度。贝叶斯因子可以用于评估模型的相对拟合度，而不是像正确分类率和AUC那样涉及分类。贝叶斯因子可以通过使用PPPS（Posterior Predictive P-value Surprise）和贝叶斯系数来计算。

此外，如果我们还希望同时纳入学生层面和学校层面的预测因素，我们可以使用贝叶斯的多层次二元逻辑回归模型。这个模型可以更准确地建模学生和学校层面的预测因素的影响。

具体关于二元逻辑回归计算贝叶斯因子的步骤，可以参考以下结构：准备工作、GLM介绍、教育数据、数据准备、贝叶斯逻辑回归、贝叶斯二项Logistic回归和贝叶斯层次逻辑回归。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [R语言贝叶斯广义线性混合（多层次/水平/嵌套）模型GLMM、逻辑回归分析教育留级影响因素数据...](https://blog.csdn.net/tecdat/article/details/128090547)[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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