다음 모델이 있습니다:
1. 이항 로지스틱 회귀:
종속 변수는 승리 = 1, 승리하지 못함 =0;
독립변수는 범주형 변수이거나 연속형 변수일 수 있습니다. 양수 표본 크기 n은 독립변수 수의 10배 이상이어야 합니다.
2. 비순차 다중 클래스 로지스틱 회귀:
종속변수는 건강 지식을 얻는 방법(전통적인 대중 매체 = 1, 인터넷)과 같은 비순차 다중 클래스 변수입니다. = 2, 커뮤니티 홍보 = 3), 독립변수는 범주형 변수이거나 연속형 변수일 수 있으며 종속변수가 순서가 지정된 다중 범주형 변수이지만 병렬 테스트 조건을 충족하지 않는 데이터 자료에도 사용할 수 있습니다. .
원리: 종속변수의 각 수준(기준 수준 제외)과 기준 수준의 비율에 대한 자연 로그를 사용하여 모델 방정식을 설정합니다.
3. 순서가 지정된 다중 클래스 로지스틱 회귀:
종속 변수는 질병 심각도(경증=1, 중간=2, 심각=3)와 같은 순서가 있는 다중 클래스 변수입니다. ) 독립변수는 범주형 변수이거나 연속형 변수일 수 있습니다.
원리: 종속변수의 여러 분류를 여러 이진 로지스틱 회귀 분석으로 순차적으로 나눕니다.
독립변수 계수가 동일한지 테스트하려면 평행선 테스트가 필요합니다. 만족하지 않는다면, 필요없이 다중클래스 로지스틱 회귀를 사용하세요.