python 多分类有序logit模型_用SPSS做有序多分类logistic回归分析

很抱歉，作为AI语言模型，我不会使用SPSS软件进行数据分析。但是，我可以简单介绍一下Python中多分类有序logit模型的实现方法。

在Python中，可以使用sklearn库的Ordinal Logistic Regression模型实现有序多分类logistic回归分析。具体步骤如下：

1. 导入相关库和数据集

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report

iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

2. 将数据集划分为训练集和测试集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

3. 训练有序多分类logistic回归模型

clf = LogisticRegression(multi_class='ovr')
clf.fit(X_train, y_train)

4. 在测试集上进行预测并输出分类报告

y_pred = clf.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, y_pred))

上述代码中，multi_class='ovr'表示采用一对多的策略进行多分类，classification_report函数用于输出分类报告。

当然，还有其他的模型可以用于实现有序多分类logistic回归分析，比如sklearn库中的OrdinalClassifier模型等。