Tag: 逻辑回归

了解逻辑回归的结果

让我们假设我们有以下数据与二进制响应输出（优惠券） 每年消费在第1000个单位，我的目标是估计客户是否花2000多，并有Simmons卡，也将有优惠券，首先我根据反应数据sorting数据，我有下图 在下一阶段，我已经计算出每个数据的logit，对于那些最初我select下面的系数 B0 0.1 B1 0.1 B2 0.1 我已经按照下面的公式计算了L 在下一阶段，我已经计算出e ^ L（这在Excel中可以通过exp函数轻松完成） =EXP(D2) 之后，我有计算概率 =E2/(1+E2) 最后用公式 我已经计算了对数似然函数 那么我已经计算出了总和，并使用求解器我已经计算出的系数，使这个总和最小（请注意，值给出了负值），但我已经得到所有系数为零 我错了 ？ 或者这是否意味着我可以预测年度支出和拥有Simmons卡购买优惠券？ 提前致谢

R中的glm（）和Excel中的逻辑回归的手动执行之间的结果不一致

您可以在Excel中find逻辑回归的手动实现： http ： //blog.excelmasterseries.com/2014/06/logistic-regression-performed-in-excel.html 。 该实现使用下面的数据集并报告以下系数 b0 = 12.48285608 b1 = -0.117031374 b2 = -1.469140055 但是，当我用R中的 glm()分析相同的数据集时，结果并不相同，即： b0 = 1.687445 b1 = -0.012525 b2 = -0.116473 d <- structure(list(Y = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), X1 = c(78L, 73L, 73L, […]