建立p关于x的Logistic回归方程

好的，根据您的要求，我不会透露您的任何个人信息。

关于您的问题，建立p关于x的Logistic回归方程可以通过以下步骤实现：

1. 确定自变量x和因变量p，并收集相关的数据。
2. 对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理等。
3. 将数据随机分为训练集和测试集。
4. 使用训练集数据拟合Logistic回归模型，得到模型的参数。
5. 使用测试集数据评估模型的性能，包括准确率、精确率、召回率等。
6. 根据模型参数得到p关于x的Logistic回归方程。

具体的建模过程可以使用Python中的scikit-learn库来实现，以下是一个简单的例子：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 划分数据集
x_train, x_test, p_train, p_test = train_test_split(data['x'], data['p'], test_size=0.3)

# 建立Logistic回归模型
model = LogisticRegression()
model.fit(x_train.values.reshape(-1, 1), p_train)

# 在测试集上评估模型性能
score = model.score(x_test.values.reshape(-1, 1), p_test)

# 输出模型参数和性能指标
print('模型参数：', model.coef_, model.intercept_)
print('模型性能：', score)

# 得到p关于x的Logistic回归方程
print('p = 1 / (1 + exp(-(%fx + %f)))' % (model.coef_, model.intercept_))

其中，data.csv是包含x和p的数据文件。在这个例子中，我们使用了scikit-learn库中的LogisticRegression类来建立Logistic回归模型，使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集，然后使用fit函数拟合模型，在测试集上使用score函数评估模型性能。最后，根据模型参数得到了p关于x的Logistic回归方程。