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　　Logistic回歸模型

　　1 基本概念

　　一個隨機事件的發(fā)生與否往往與多個影響因素有關(guān)，Logistic回歸分析能從眾多的影響該事件發(fā)生的可疑因素中篩選出對事件發(fā)生概率有影響的因素，并建立用這些因素估計該事件在某段時間內(nèi)發(fā)生概率的回歸模型。該方法在市場研究中常用于因素篩選、相對危險度估計、目標市場評估等。

　　2 基本原理

　　設(shè)某事件在影響因素x1，x2，…，xm的作用下發(fā)生的概率為p，不發(fā)生的概率為1-p，

　　定義：

　　建立logitp與影響因素x1，x2，…，xm的線性回歸方程：

　　經(jīng)轉(zhuǎn)換可等價于：

　　該式即是Logistic曲線回歸模型。

　　應用示例：在一項關(guān)于購買行為研究中，預先設(shè)計了12個影響因素，部分因素的Logistic回歸方程為： logitpi=ai+1.5211x2+3.2945x3