logistic回归模型总结
logistic回归模型结果解读
logistic回归模型结果解读
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一、 logistic回归模型结果解读
Logistic回归模型是一种分类数据模型，主要用于对不同类别的输出结果进行预测，因此，其结果解读也要以分类的形式来解释。
1、系数与因变量之间的关系
Logistic回归模型通过对因变量的分析，来推断被解释变量的概率。
结果中的系数提供了因变量与被解释变量之间的关系，比如我们可以分析不同系数值大小，从而获得因变量对被解释变量的影响程度，正相关的影响是系数的正值，反之是负值。
2、P值
P值是从回归结果中获取的，它可以反映特定因变量对被解释变量的重要性，P值越小，表明相对于其它因变量，该因变量对被解释变量影响越明显，则说明该因变量是重要因素。
3、R-Square和平均绝对值
R-Square是可决系数，它反映回归结果的好坏，R-Square的值越大，表明模型的预测效果越好，也就是越能够准确的来预测被解释变量的值。
平均绝对值也是可以用来判断模型好坏的指标，它比较每个样本的预测值和实际值之间的误差，值越小则表示模型的预测精度越高。
4、改进模型
可以通过以上结果，来判断模型的预测效果好坏，从而思考如何改进模型：比如可以进行特征选择，去掉系数值较小或者P值较大的因变量；也可以使用其它模型，如决策树或神经网络模型来进行比较，看哪一个模型对被解释变量的预测效果更好。
logistic回归模型——方法与应用
logistic回归模型——方法与应用
logistic回归模型是一种广泛应用于分类问题的统计学习方法。
它主要用于预测二分类问题，但也可以通过多类logistic回归
处理多分类问题。
方法：
1. 模型定义：logistic回归模型是一种线性分类模型，它
使用一个Logistic函数(也称为sigmoid函数)将线性模型生成
的线性组合转换为概率分数。
Logistic函数将线性组合映射到
0到1之间的值，表示输入属于正面类别的概率。
2. 模型训练：logistic回归模型的训练目标是找到一个权
重向量，使得模型能够最大化正面类别的概率。
训练算法通常采用最大似然估计方法，通过迭代优化权重向量来最小化负对数似然损失函数。
3. 预测：给定一个测试样本，logistic回归模型通过计算
样本的得分(也称为Logit)，将其映射到0到1之间的概率分数。
如果概率分数超过一个预先定义的阈值，则将测试样本分类为正面类别，否则将其分类为负面类别。
应用：
1. 二分类问题：logistic回归模型最常用于解决二分类问题，例如垃圾邮件过滤、欺诈检测等。
2. 多类问题：通过多类logistic回归模型，可以将多个类别映射到0到1之间的概率分数，然后根据概率分数将测试样本分配到不同的类别中。
3. 特征选择：logistic回归模型可以用于特征选择，通过计算每个特征的卡方得分，选择与类别最相关的特征。
4. 文本分类：logistic回归模型在文本分类问题中得到广泛应用，例如情感分析、主题分类等。
统计学中的Logistic回归分析
统计学中的Logistic回归分析Logistic回归是一种常用的统计学方法，用于建立并探索自变量与二分类因变量之间的关系。
它在医学、社会科学、市场营销等领域得到广泛应用，能够帮助研究者理解和预测特定事件发生的概率。
本文将介绍Logistic回归的基本原理、应用领域以及模型评估方法。
一、Logistic回归的基本原理Logistic回归是一种广义线性回归模型，通过对数据的处理，将线性回归模型的预测结果转化为概率值。
其基本原理在于将一个线性函数与一个非线性函数进行组合，以适应因变量概率为S形曲线的特性。
该非线性函数被称为logit函数，可以将概率转化为对数几率。
Logistic回归模型的表达式如下：\[P(Y=1|X) = \frac{1}{1+e^{-(\beta_0+\beta_1X_1+...+\beta_pX_p)}}\]其中，P(Y=1|X)表示在给定自变量X的条件下，因变量为1的概率。
而\(\beta_0\)、\(\beta_1\)、...\(\beta_p\)则是待估计的参数。
二、Logistic回归的应用领域1. 医学领域Logistic回归在医学领域中具有重要的应用。
例如，研究者可以使用Logistic回归分析，探索某种疾病与一系列潜在风险因素之间的关系。
通过对患病和非患病个体的数据进行回归分析，可以估计各个风险因素对疾病患病的影响程度，进而预测某个个体患病的概率。
2. 社会科学领域在社会科学研究中，研究者常常使用Logistic回归来探索特定变量对于某种行为、态度或事件发生的影响程度。
例如，研究者可能想要了解不同性别、教育程度、收入水平对于选民投票行为的影响。
通过Logistic回归分析，可以对不同自变量对于投票行为的作用进行量化，进而预测某个选民投票候选人的概率。
3. 市场营销领域在市场营销中，Logistic回归也被广泛应用于客户分类、市场细分以及产品销量预测等方面。
通过分析客户的个人特征、购买习惯和消费行为等因素，可以建立Logistic回归模型，预测不同客户购买某一产品的概率，以便制定个性化的市场营销策略。
logistic回归模型统计描述
logistic回归模型统计描述在统计学中，logistic回归模型是一种常用的分类方法，它适用于将自变量与离散的二分类因变量相关联的情况。
本文将会详细介绍logistic回归模型的原理、概念以及应用，并解释如何利用该模型进行统计推断与预测。
一、logistic回归模型的原理与概念1.1 逻辑函数与S型曲线在logistic回归模型中，我们使用逻辑函数（logistic function）将自变量的线性组合转换为一个介于0和1之间的概率值。
逻辑函数（也称为sigmoid函数）是一个S型曲线，它可以表示如下：f(z) = 1 / (1 + e^(-z))其中，f(z)表示逻辑函数的输出值，e为自然对数的底，z为自变量的线性组合。
1.2 线性组合与logit函数在logistic回归模型中，自变量的线性组合表示为：z = β0 + β1x1 + β2x2 + ... + βnxn其中，zi表示第i个样本的线性组合值，β0、β1、β2...βn为模型的参数，xi为自变量的取值。
1.3 参数的解释与推断在logistic回归模型中，参数的解释通常使用odds ratio（比率几率）来进行推断。
比率几率表示的是某个事件的成功概率与失败概率之间的比值。
对于一个二分类事件，比率几率可以表示为：odds = p / (1 - p)其中，p为事件成功的概率。
通过对比两种不同情况下的比率几率，可以推断参数对于事件发生的影响程度。
二、logistic回归模型的应用2.1 数据准备在使用logistic回归模型时，首先需要准备好相关的数据。
通常情况下，我们将数据集分为训练集和测试集，用于模型的训练与验证。
2.2 模型拟合与参数估计使用logistic回归模型进行拟合时，通常采用最大似然估计法。
最大似然估计法旨在选择最适合观测到的数据的参数值，使得观测到的数据的概率最大化。
2.3 模型评估与优化在模型拟合完成后，我们需要对模型进行评估与优化。
logistic回归模型分析和总结
含有名义数据的logit
含有名义数据的logit
• 例：某地25岁及以上人中各类婚姻状况居民的死
亡情况见表，试建立死亡率关于年龄和婚姻状况
的logit模型。
ln p 1 p
A 1M1
2M 2
3M3
• 其中，A表示年龄(取中值)，M1、M2、M3表示婚 姻状况
• 于是，估计的logit方程为：
多项logit模型
【例】研究三个学校、两个课程计划对学生偏好何 种学习方式的影响。调查数据见表:
• 其中，三个学校对应两个哑变量x1和x2，两个课 程计划为常规(x3=1)和附加(x3=0)，学习方式分 为：自修(y=1)、小组(y=2)、上课(y=3)
• 从题目可以看出，响应变量是学习方式有三类， 属于多项逻辑斯蒂回归问题。于是，建模为：
ln ln
p1 p3 p2 p3
10 11x1 12 x2 13 x3 20 21x1 22 x2 23x3
多项logit模型
多项logit模型
• 应用统计软件可以得到模型的参数估计和回归方程：
ln
p1 p3
0.5931.134 x1 0.618 x3
ln
p2 p3
0.603 0.635 x3
ln p A E
1 p
• 其中A为年龄，E为文化程度
含有有序数据的logit
含有有序数据的logit
• 于是，估计的logit方程为：
ln p 11.637 0.124A 0.164E 1 p
• 其中，年龄的系数0.124，说明年龄越大死亡率会 越高；
• 文化程度的系数-0.164，说明文化程度与死亡率 呈负相关，文化程度越高，死亡率越低。
Logistic回归模型
Logistic 回归模型1 Logistic 回归模型的基本知识 1.1 Logistic 模型简介主要应用在研究某些现象发生的概率p ，比如股票涨还是跌，公司成功或失败的概率，以及讨论概率p 与那些因素有关。
显然作为概率值，一定有10≤≤p ，因此很难用线性模型描述概率p 与自变量的关系，另外如果p 接近两个极端值，此时一般方法难以较好地反映p 的微小变化。
为此在构建p 与自变量关系的模型时，变换一下思路，不直接研究p ，而是研究p 的一个严格单调函数)(p G ，并要求)(p G 在p 接近两端值时对其微小变化很敏感。
于是Logit 变换被提出来：ppp Logit -=1ln)( （1）其中当p 从10→时，)(p Logit 从+∞→∞-，这个变化范围在模型数据处理上带来很大的方便，解决了上述面临的难题。
另外从函数的变形可得如下等价的公式：XT X T T eep X ppp Logit βββ+=⇒=-=11ln)( （2）模型(2)的基本要求是，因变量（y ）是个二元变量，仅取0或1两个值，而因变量取1的概率)|1(X y P =就是模型要研究的对象。
而T k x x x X ),,,,1(21 =，其中i x 表示影响y 的第i 个因素，它可以是定性变量也可以是定量变量，Tk ),,,(10ββββ =。
为此模型(2)可以表述成：kx k x kxk x k k ee p x x p p βββββββββ+++++++=⇒+++=- 11011011011ln （3）显然p y E =)(，故上述模型表明)(1)(ln y E y E -是k x x x ,,,21 的线性函数。
此时我们称满足上面条件的回归方程为Logistic 线性回归。
Logistic 线性回归的主要问题是不能用普通的回归方式来分析模型，一方面离散变量的误差形式服从伯努利分布而非正态分布，即没有正态性假设前提；二是二值变量方差不是常数，有异方差性。
Logistic回归分析
Logistic 回归分析Logistic 回归分析是与线性回归分析方法非常相似的一种多元统计方法。
适用于因变量的取值仅有两个（即二分类变量，一般用1和0表示）的情况，如发病与未发病、阳性与阴性、死亡与生存、治愈与未治愈、暴露与未暴露等，对于这类数据如果采用线性回归方法则效果很不理想，此时用Logistic 回归分析则可以很好的解决问题。
一、Logistic 回归模型设Y 是一个二分类变量，取值只可能为1和0，另外有影响Y 取值的n 个自变量12,,...,n X X X ，记12(1|,,...,)n P P Y X X X ==表示在n 个自变量的作用下Y 取值为1的概率，则Logistic 回归模型为：[]0112211exp (...)n n P X X X ββββ=+-++++它可以化成如下的线性形式：01122ln ...1n n P X X X P ββββ⎛⎫=++++ ⎪-⎝⎭通常用最大似然估计法估计模型中的参数。
二、Logistic 回归模型的检验与变量筛选根据R Square 的值评价模型的拟合效果。
变量筛选的原理与普通的回归分析方法是一样的，不再重复。
三、Logistic 回归的应用（1）可以进行危险因素分析计算结果各关于各变量系数的Wald 统计量和Sig 水平就直接反映了因素i X 对因变量Y 的危险性或重要性的大小。
（2）预测与判别Logistic回归是一个概率模型，可以利用它预测某事件发生的概率。
当然也可以进行判别分析，而且可以给出概率，并且对数据的要求不是很高。
四、SPSS操作方法1．选择菜单2．概率预测值和分类预测结果作为变量保存其它使用默认选项即可。
例：试对临床422名病人的资料进行分析，研究急性肾衰竭患者死亡的危险因素和统计规律。
Logistic回归分析.sav解：在SPSS中采用Logistic回归全变量方式分析得到：（1）模型的拟合优度为0.755。
分类模型归纳总结
分类模型归纳总结在机器学习和数据挖掘领域，分类是一种常见的任务，它旨在根据给定的特征将数据点分为不同的类别。
分类模型是用于解决分类问题的数学模型。
本文将对一些常见的分类模型进行归纳总结，包括逻辑回归、决策树、支持向量机和随机森林等。
一、逻辑回归（Logistic Regression）逻辑回归是一种广泛应用于分类问题的线性模型。
它通过将输入特征与权重相乘，并通过一个激活函数（如sigmoid函数）将结果映射到[0, 1]的范围内，从而预测样本属于某个类别的概率。
逻辑回归具有简单、高效的特点，适用于二分类问题。
二、决策树（Decision Tree）决策树是一种基于树结构的分类模型。
它通过将特征空间划分为多个矩形区域，每个区域对应一个类别，从而实现对样本进行分类。
决策树具有易解释、易理解的特点，可处理离散和连续特征，并且具备较好的鲁棒性。
三、支持向量机（Support Vector Machine）支持向量机是一种经典的分类模型，通过在特征空间中构造最优超平面，将不同类别的样本分开。
支持向量机可处理线性可分和线性不可分的问题，在高维空间中表现出色，并具有一定的抗噪能力。
四、随机森林（Random Forest）随机森林是一种集成学习方法，由多个决策树组成。
它通过对训练集随机采样，并对每个采样子集构建一个决策树，最终通过投票或平均等方式得到分类结果。
随机森林具有较高的准确性和较好的泛化能力，对于处理高维数据和大规模数据集具有一定优势。
五、朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的概率分类模型。
它假设各个特征之间相互独立，并根据训练数据计算类别的先验概率和特征的条件概率，从而进行分类预测。
朴素贝叶斯分类器简单、高效，并在处理文本分类等领域表现突出。
六、神经网络（Neural Networks）神经网络是一类模拟人脑结构和功能的机器学习模型。
它包含输入层、隐藏层和输出层，通过不同层之间的连接权重进行信息传递和特征提取，最终实现分类任务。
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[转载]logistic回归模型总结logistic回归模型是最成熟也是应用最广泛的分类模型，通过学习和实践拟通过从入门、进阶到高级的过程对其进行总结，以便加深自己的理解也为对此有兴趣者提供学习的便利。
一、有关logistic的基本概念logistic回归主要用来预测离散因变量与一组解释变量之间的关系最常用的是二值型logistic。
即因变量的取值只包含两个类别例如：好、坏；发生、不发生；常用Y=1或Y=0表示X表示解释变量则P（Y=1|X）表示在X的条件下Y=1的概率，logistic回归的数学表达式为：log（p/1-p）=A+BX ＝Ｌ其中p/1-p称为优势比（ＯＤＤＳ）即发生与不发生的概率之比可以根据上式反求出P（Y=1|X）＝１/（１＋ｅ＾-L）根据样本资料可以通过最大似然估计计算出模型的参数然后根据求出的模型进行预测下面介绍logistic回归在ＳＡＳ中的实现以及输出结果的解释二、logistic回归模型初步ＳＡＳ中ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归输出结果主要包括预测模型的评价以及模型的参数预测模型的评价与多元线性回归模型的评价类似主要从以下几个层次进行（１）模型的整体拟合优度主要评价预测值与观测值之间的总体一致性。
可以通过以下两个指标来进行检验１、Ｈosmer-Lemeshowz指标HL统计量的原假设Ho是预测值和观测值之间无显著差异，因此HL指标的P-Value的值越大，越不能拒绝原假设，即说明模型很好的拟合了数据。
在ＳＡＳ中这个指标可以用LACKFIT选项进行调用２、AIC和SC指标即池雷准则和施瓦茨准则与线性回归类似AIC和SC越小说明模型拟合的越好（2）从整体上看解释变量对因变量有无解释作用相当于多元回归中的F检验在logistic回归中可以通过似然比（likelihood ratiotest）进行检验（3）解释变量解释在多大程度上解释了因变量与线性回归中的R^2作用类似在logistic回归中可以通过Rsquare和C统计量进行度量在SAS中通过RSQ来调用Rsquare，C统计量自动输出(4)模型评价指标汇总<span style="font-family:宋体;mso-ascii-font-family:Calibri;mso-ascii-theme-font: minor-latin;mso-fareast-font-family:宋体;mso-fareast-theme-font:minor-fareast;mso-hansi-font-family:Calibri;mso-hansi-theme-font:mi nor-latin">统计量<span style="font-family:宋体;mso-ascii-font-family:Calibri;mso-ascii-theme-font:minor-latin;mso-fareast-font-family:宋体;mso-fareast-theme-font:minor-fareast;mso-hansi-font-family:Calibri;mso-hansi-theme-font:mi nor-latin">趋势<span style="font-family:宋体;mso-ascii-font-family:Calibri;mso-ascii-theme-font: minor-latin;mso-fareast-font-family:宋体;mso-fareast-theme-font:minor-fareast;mso-hansi-font-family:Calibri;mso-hansi-theme-font:mi nor-latin">拟合<span style="font-family:宋体;mso-ascii-font-family:Calibri;mso-ascii-theme-font: minor-latin;mso-fareast-font-family:宋体;mso-fareast-theme-font:minor-fareast;mso-hansi-font-family:Calibri;mso-hansi-theme-font:minor-latin">作用SAS<span style="font-family:宋体;mso-ascii-font-family:Calibri;mso-ascii-theme-font:minor-latin;mso-fareast-f ont-family:宋体;mso-fareast-theme-font:minor-fareast;mso-hansi-font-family:Calibri;mso-hansi-theme-font:minor-latin">调用命令<span style="font-family:宋体;mso-ascii-font-family:Calibri;mso-ascii-theme-font: minor-latin;mso-fareast-font-family:宋体;mso-fareast-theme-font:minor-fareast;mso-hansi-font-family:Calibri;mso-hansi-theme-font:mi nor-latin">备注AIC<span style="font-family:宋体;mso-ascii-font-family:Calibri;mso-ascii-theme-font:minor-latin;mso-fareast-f ont-family:宋体;mso-fareast-theme-font:minor-fareast;mso-hansi-font-family:Calibri;mso-hansi-theme-font:minor-latin">、SC<td valign="top"style="border-top:none;border-left:none;border-botto m:solid windowtext 1.0pt;border-right:solid windowtext1.0pt;mso-border-top-alt:solid windowtext .5pt;mso-border-left-alt:solidwindowtext .5pt;mso-border-alt:solid windowtext .5pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt"><span style="font-family:宋体;mso-ascii-font-family:Calibri;mso-ascii-theme-font:minor-latin;mso-fareast-font-fa mily:宋体;mso-fareast-theme-font:minor-fareast;mso-hansi-font-family:Calibri;mso-hansi-theme-font:minor-latin">越小<td valign="top"style="border-top:none;border-left:none;border-botto m:solid windowtext 1.0pt;border-right:solid windowtext1.0pt;mso-border-top-alt:solid windowtext .5pt;mso-border-left-alt:solidwindowtext .5pt;mso-border-alt:solid windowtext .5pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt"><span style="font-family:宋体;mso-ascii-font-family:Calibri;mso-ascii-theme-font:minor-latin;mso-fareast-font-fa mily:宋体;mso-fareast-theme-font:minor-fareast;mso-hansi-font-family:Calibri;mso-hansi-theme-font:minor-latin">越好<td width="197" valign="top"style="width:117.9pt;border-top:none;border-left: none;border-bottom:solid windowtext1.0pt;border-right:solid windowtext 1.0pt;mso-border-top-alt:solidwindowtext .5pt;mso-border-left-alt:solid windowtext .5pt;mso-border-alt:solid windowtext .5pt;padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt"><span style="font-family:宋体;mso-ascii-font-family:Calibri;mso-ascii-theme-font:minor-latin;mso-fareast-font-fa mily:宋体;mso-fareast-theme-font:minor-fareast;mso-hansi-font-family:Calibri;mso-hansi-theme-font:minor-latin">类似与多元回归中的残差平方和<td width="177" valign="top"style="width:106.3pt;border-top:none;border-left: none;border-bottom:solid windowtext1.0pt;border-right:solid windowtext 1.0pt;mso-border-top-alt:solidwindowtext .5pt;mso-border-left-alt:solid windowtext .5pt;mso-border-alt:solid windowtext .5pt;padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt"><span style="font-family:宋体;mso-ascii-font-family:Calibri;mso-ascii-theme-font:minor-latin;mso-fareast-font-fa mily:宋体;mso-fareast-theme-font:minor-fareast;mso-hansi-font-family:Calibri;mso-hansi-theme-font:minor-latin">模型自动输出<td width="123" valign="top"style="width:73.75pt;border-top:none;border-left: none;border-bottom:solid windowtext1.0pt;border-right:solid windowtext 1.0pt;mso-border-top-alt:solidwindowtext .5pt;mso-border-left-alt:solid windowtext .5pt;mso-border-alt:solid windowtext .5pt;padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt"><span style="font-family:宋体;mso-ascii-font-family:Calibri;mso-ascii-theme-font:minor-latin;mso-fareast-font-family:宋体;mso-fareast-theme-font:minor-fareast;mso-hansi-font-family:Calibri;mso-hansi-theme-font:mi nor-latin">似然比卡方<td valign="top"style="border-top:none;border-left:none;border-botto m:solid windowtext 1.0pt;border-right:solid windowtext1.0pt;mso-border-top-alt:solid windowtext .5pt;mso-border-left-alt:solidwindowtext .5pt;mso-border-alt:solid windowtext .5pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt"><span style="font-family:宋体;mso-ascii-font-family:Calibri;mso-ascii-theme-font:minor-latin;mso-fareast-font-fa mily:宋体;mso-fareast-theme-font:minor-fareast;mso-hansi-font-family:Calibri;mso-hansi-theme-font:minor-latin">越大<td valign="top"style="border-top:none;border-left:none;border-botto m:solid windowtext 1.0pt;border-right:solid windowtext1.0pt;mso-border-top-alt:solid windowtext .5pt;mso-border-left-alt:solidwindowtext .5pt;mso-border-alt:solid windowtext .5pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt"><span style="font-family:宋体;mso-ascii-font-family:Calibri;mso-ascii-theme-font:minor-latin;mso-fareast-font-fa mily:宋体;mso-fareast-theme-font:minor-fareast;mso-hansi-font-family:Calibri;mso-hansi-theme-font:minor-latin">越好<td width="197" valign="top"style="width:117.9pt;border-top:none;border-left: none;border-bottom:solid windowtext1.0pt;border-right:solid windowtext 1.0pt;mso-border-top-alt:solidwindowtext .5pt;mso-border-left-alt:solid windowtext .5pt;mso-border-alt:solid windowtext .5pt;padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt"><span style="font-family:宋体;mso-ascii-font-family:Calibri;mso-ascii-theme-font:minor-latin;mso-fareast-font-fa mily:宋体;mso-fareast-theme-font:minor-fareast;mso-hansi-font-family:Calibri;mso-hansi-theme-font:minor-latin">类似与多元回归中的回归平方和<td width="177" valign="top"style="width:106.3pt;border-top:none;border-left: none;border-bottom:solid windowtext1.0pt;border-right:solid windowtext 1.0pt;mso-border-top-alt:solidwindowtext .5pt;mso-border-left-alt:solid windowtext .5pt;mso-border-alt:solid windowtext .5pt;padding:0cm5.4pt 0cm 5.4pt"><span style="font-family:宋体;mso-ascii-font-family:Calibri;mso-ascii-theme-font:minor-latin;mso-fareast-font-fa mily:宋体;mso-fareast-theme-font:minor-fareast;mso-hansi-font-family:Calibri;mso-hansi-theme-font:minor-latin">自动输出<td width="123" valign="top"style="width:73.75pt;border-top:none;border-left: none;border-bottom:solid windowtext1.0pt;border-right:solid windowtext 1.0pt;mso-border-top-alt:solidwindowtext .5pt;mso-border-left-alt:solid windowtext .5pt;mso-border-alt:solid windowtext .5pt;padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt">P<span style="font-family:宋体;mso-ascii-font-family:Calibri;mso-ascii-theme-font:minor-latin;mso-fareast-font-family:宋体;mso-fareast-theme-font:minor-fareast;mso-hansi-fo nt-family:Calibri;mso-hansi-theme-font:minor-latin">值越小越好RSQUARE<td valign="top"style="border-top:none;border-left:none;border-botto m:solid windowtext 1.0pt;border-right:solid windowtext1.0pt;mso-border-top-alt:solid windowtext .5pt;mso-border-left-alt:solidwindowtext .5pt;mso-border-alt:solid windowtext .5pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt"><span style="font-family:宋体;mso-ascii-font-family:Calibri;mso-ascii-theme-font:minor-latin;mso-fareast-font-fa mily:宋体;mso-fareast-theme-font:minor-fareast;mso-hansi-font-family:Calibri;mso-hansi-theme-font:minor-latin">越大<td valign="top"style="border-top:none;border-left:none;border-botto m:solid windowtext 1.0pt;border-right:solid windowtext1.0pt;mso-border-top-alt:solid windowtext .5pt;mso-border-left-alt:solidwindowtext .5pt;mso-border-alt:solid windowtext .5pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt"><span style="font-family:宋体;mso-ascii-font-family:Calibri;mso-ascii-theme-font:minor-latin;mso-fareast-font-fa mily:宋体;mso-fareast-theme-font:minor-fareast;mso-hansi-font-family:Calibri;mso-hansi-theme-font:minor-latin">越好<td width="197" valign="top"style="width:117.9pt;border-top:none;border-left: none;border-bottom:solid windowtext1.0pt;border-right:solid windowtext 1.0pt;mso-border-top-alt:solidwindowtext .5pt;mso-border-left-alt:solid windowtext .5pt;mso-border-alt:solid windowtext .5pt;padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt"><span style="font-family:宋体;mso-ascii-font-family:Calibri;mso-ascii-theme-font:minor-latin;mso-fareast-font-fa mily:宋体;mso-fareast-theme-font:minor-fareast;mso-hansi-font-family:Calibri;mso-hansi-theme-font:minor-latin">类似与多元回归中的R^2<td width="177" valign="top"style="width:106.3pt;border-top:none;border-left: none;border-bottom:solid windowtext1.0pt;border-right:solid windowtext 1.0pt;mso-border-top-alt:solidwindowtext .5pt;mso-border-left-alt:solid windowtext .5pt;mso-border-alt:solid windowtext .5pt;padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt"><span style="font-family:宋体;mso-ascii-font-family:Calibri;mso-ascii-theme-font:minor-latin;mso-fareast-font-fa mily:宋体;mso-fareast-theme-font:minor-fareast;mso-hansi-font-family:Calibri;mso-hansi-theme-font:minor-latin">用RSQ<spanstyle="font-family:宋体;mso-ascii-font-family:Calibri;mso-ascii-theme-font:minor-latin;mso-fareast-font-fa mily:宋体;mso-fareast-theme-font:minor-fareast;mso-hansi-font-family:Calibri;mso-hansi-theme-font:minor-latin">选项调用<td width="123" valign="top"style="width:73.75pt;border-top:none;border-left: none;border-bottom:solid windowtext1.0pt;border-right:solid windowtext 1.0pt;mso-border-top-alt:solidwindowtext .5pt;mso-border-left-alt:solid windowtext .5pt;mso-border-alt:solid windowtext .5pt;padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt">C<span style="font-family:宋体;mso-ascii-font-family:Calibri;mso-ascii-theme-font:minor-latin;mso-fareast-f ont-family:宋体;mso-fareast-theme-font:minor-fareast;mso-hansi-font-family:Calibri;mso-hansi-theme-font:minor-latin">统计量<td valign="top"style="border-top:none;border-left:none;border-botto m:solid windowtext 1.0pt;border-right:solid windowtext1.0pt;mso-border-top-alt:solid windowtext .5pt;mso-border-left-alt:solidwindowtext .5pt;mso-border-alt:solid windowtext .5pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt"><span style="font-family:宋体;mso-ascii-font-family:Calibri;mso-ascii-theme-font:minor-latin;mso-fareast-font-fa mily:宋体;mso-fareast-theme-font:minor-fareast;mso-hansi-font-family:Calibri;mso-hansi-theme-font:minor-latin">越大<td valign="top"style="border-top:none;border-left:none;border-botto m:solid windowtext 1.0pt;border-right:solid windowtext1.0pt;mso-border-top-alt:solid windowtext .5pt;mso-border-left-alt:solidwindowtext .5pt;mso-border-alt:solid windowtext .5pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt"><span style="font-family:宋体;mso-ascii-font-family:Calibri;mso-ascii-theme-font:minor-latin;mso-fareast-font-fa mily:宋体;mso-fareast-theme-font:minor-fareast;mso-hansi-font-family:Calibri;mso-hansi-theme-font:minor-latin">越好<td width="197" valign="top"style="width:117.9pt;border-top:none;border-left: none;border-bottom:solid windowtext1.0pt;border-right:solid windowtext 1.0pt;mso-border-top-alt:solidwindowtext .5pt;mso-border-left-alt:solid windowtext .5pt;mso-border-alt:solid windowtext .5pt;padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt"><span style="font-family:宋体;mso-ascii-font-family:Calibri;mso-ascii-theme-font:minor-latin;mso-fareast-font-fa mily:宋体;mso-fareast-theme-font:minor-fareast;mso-hansi-font-family:Calibri;mso-hansi-theme-font:minor-latin">度量观测值和条件预测的相对一致性<td width="177" valign="top"style="width:106.3pt;border-top:none;border-left: none;border-bottom:solid windowtext1.0pt;border-right:solid windowtext 1.0pt;mso-border-top-alt:solidwindowtext .5pt;mso-border-left-alt:solid windowtext .5pt;mso-border-alt:solid windowtext .5pt;padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt"><span style="font-family:宋体;mso-ascii-font-family:Calibri;mso-ascii-theme-font:minor-latin;mso-fareast-font-fa mily:宋体;mso-fareast-theme-font:minor-fareast;mso-hansi-font-family:Calibri;mso-hansi-theme-font:minor-latin">自动输出<td width="123" valign="top"style="width:73.75pt;border-top:none;border-left: none;border-bottom:solid windowtext1.0pt;border-right:solid windowtext 1.0pt;mso-border-top-alt:solidwindowtext .5pt;mso-border-left-alt:solid windowtext .5pt;mso-border-alt:solid windowtext .5pt;padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt">HL<span style="font-family:宋体;mso-ascii-font-family:Calibri;mso-ascii-theme-font:minor-latin;mso-fareast-f ont-family:宋体;mso-fareast-theme-font:minor-fareast;mso-hansi-font-family:Calibri;mso-hansi-theme-font:minor-latin">统计量<td valign="top"style="border-top:none;border-left:none;border-botto m:solid windowtext 1.0pt;border-right:solid windowtext1.0pt;mso-border-top-alt:solid windowtext .5pt;mso-border-left-alt:solidwindowtext .5pt;mso-border-alt:solid windowtext .5pt;padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt"><span style="font-family:宋体;mso-ascii-font-family:Calibri;mso-ascii-theme-font:minor-latin;mso-fareast-font-fa mily:宋体;mso-fareast-theme-font:minor-fareast;mso-hansi-font-family:Calibri;mso-hansi-theme-font:minor-latin">越小<td valign="top"style="border-top:none;border-left:none;border-botto m:solid windowtext 1.0pt;border-right:solid windowtext1.0pt;mso-border-top-alt:solid windowtext .5pt;mso-border-left-alt:solidwindowtext .5pt;mso-border-alt:solid windowtext .5pt; padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt"><span style="font-family:宋体;mso-ascii-font-family:Calibri;mso-ascii-theme-font:minor-latin;mso-fareast-font-family:宋体;mso-fareast-theme-font:minor-fareast;mso-hansi-font-family:Calibri;mso-hansi-theme-font:minor-latin">越好<td width="197" valign="top"style="width:117.9pt;border-top:none;border-left: none;border-bottom:solid windowtext1.0pt;border-right:solid windowtext 1.0pt;mso-border-top-alt:solidwindowtext .5pt;mso-border-left-alt:solid windowtext .5pt;mso-border-alt:solid windowtext .5pt;padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt"><span style="font-family:宋体;mso-ascii-font-family:Calibri;mso-ascii-theme-font:minor-latin;mso-fareast-font-fa mily:宋体;mso-fareast-theme-font:minor-fareast;mso-hansi-font-family:Calibri;mso-hansi-theme-font:minor-latin">度量观测值和预测值总体的一致性<td width="177" valign="top"style="width:106.3pt;border-top:none;border-left: none;border-bottom:solid windowtext1.0pt;border-right:solid windowtext 1.0pt;mso-border-top-alt:solidwindowtext .5pt;mso-border-left-alt:solid windowtext .5pt;mso-border-alt:solid windowtext .5pt;padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt"><span style="font-family:宋体;mso-ascii-font-family:Calibri;mso-ascii-theme-font:minor-latin;mso-fareast-font-fa mily:宋体;mso-fareast-theme-font:minor-fareast;mso-hansi-font-family:Calibri;mso-hansi-theme-font:minor-latin">用LACKFIT<spanstyle="font-family:宋体;mso-ascii-font-family:Calibri;mso-ascii-theme-font:minor-latin;mso-fareast-font-family:宋体;mso-fareast-theme-font:minor-fareast;mso-hansi-font-family:Calibri;mso-hansi-theme-font:minor-latin">选项调用<td width="123" valign="top"style="width:73.75pt;border-top:none;border-left: none;border-bottom:solid windowtext1.0pt;border-right:solid windowtext 1.0pt;mso-border-top-alt:solidwindowtext .5pt;mso-border-left-alt:solid windowtext .5pt;mso-border-alt:solid windowtext .5pt;padding:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt">P<span style="font-family:宋体;mso-ascii-font-family:Calibri;mso-ascii-theme-font:min or-latin;mso-fareast-font-family:宋体;mso-fareast-theme-font:minor-fareast;mso-hansi-fo nt-family:Calibri;mso-hansi-theme-font:minor-latin">值越大越好。