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【spss回歸分析】用SPSS建立Logistic回歸客戶購(gòu)買模型
2017-01-20
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【spss回歸分析】用SPSS建立Logistic回歸客戶購(gòu)買模型

Logistic回歸是分類資料回歸分析的一種，而且是最基礎(chǔ)的一種。Logistic回歸應(yīng)用廣泛、關(guān)注度較高，在醫(yī)學(xué)研究、市場(chǎng)研究等方面比較流行。下圖是CNKI學(xué)術(shù)搜索給出的學(xué)術(shù)關(guān)注度，可見(jiàn)其被廣泛關(guān)注應(yīng)用程度和時(shí)間序列的關(guān)系。

Logistic回歸主要應(yīng)用領(lǐng)域

1、影響因素、危險(xiǎn)因素分析

主要在流行病學(xué)中應(yīng)用較多，比較常用的情形是探索某疾病的危險(xiǎn)因素，也即影響因素分析。包括從多個(gè)可疑影響因素中篩選出具有顯著影響的因素變量，還包括僅考察某單一因素是否為影響某一事件發(fā)生與否的因素。

2、預(yù)測(cè)是否發(fā)生、發(fā)生的概率

如果已經(jīng)建立了logistic回歸模型，則可以根據(jù)模型，預(yù)測(cè)在不同的自變量情況下，發(fā)生某病或某種情況的概率有多大。

3、判別、分類

實(shí)際上跟預(yù)測(cè)有些類似，也是根據(jù)logistic模型，判斷某人屬于某病或?qū)儆谀撤N情況的概率有多大，也就是看一下這個(gè)人有多大的可能性是屬于某病。

Logistic回歸案例一枚

源數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)來(lái)自《Clementine數(shù)據(jù)挖掘方法及應(yīng)用》中案例數(shù)據(jù)BuyOrNot.sav，包含431個(gè)樣本數(shù)據(jù)，變量有：是否購(gòu)買（0未購(gòu)買，1購(gòu)買）、年齡、性別（1男、2女）和收入水平（1高收入、2中收入、3低收入）。年齡為數(shù)值變量，其他為分類變量。

數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)：（僅基于此樣本）年齡、性別、收入，哪些因素在影響購(gòu)買決策？

以下為案例：


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