顺序 Logistic 回归概述

使用顺序 Logistic 回归可以对一组预测变量和一个顺序响应之间的关系进行建模。顺序响应有三个或多个采用一定顺序的结果,如低、中和高。可以包括交互作用项和多项式项、在其他项中嵌入项和拟合不同的链接函数。

例如,一位野外生物学家想研究蝾螈的生存时间,而且希望确定生存时间是否与区域和水中毒性水平相关。该生物学家将生存时间分为三个类别:小于 10 天、11 到 30 天和 30 天以上。由于响应是顺序变量,因此该生物学家使用顺序 Logistic 回归。

在何处查找此分析

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何时使用备择分析

  • 如果您的响应变量有两个类别(如通过和失败),请使用拟合二元 Logistic 模型
  • 如果您的响应变量包含三个或更多不采用自然顺序的类别(如擦痕、凹陷和撕裂),请使用名义 Logistic 回归
  • 如果您的响应变量对发生次数(如缺陷数量)进行计数,请使用拟合 Poisson 模型
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