什么是有序回归，用stata做有序逻辑回归模型具体是什么样的用做平行线检验吗

1，用stata做有序逻辑回归模型具体是什么样的用做平行线检验吗

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2，有没有哪位大神懂Ordinal有序回归

有序回归可以看成logistic回归的扩展，把有序多分类（1，2，...，n）转成二分类，主要有二种转化方式：1）把1跟n比，然后1+2跟n比，....；2）1跟2+3+...+n比，1+2跟3+...+n比，....

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3，什么是有序logistic回归模型

因变量是等级变量

这个…说清楚点问题…什么是链接预测啊？logistic回归的因变量可以是二分类的，也可以是多分类的，但是二分类的更为常用，也更加容易解释。所以实际中最为常用的就是二分类的logistic回归。 logistic回归的主要用途：一是寻找危险因素，正如上面所说的寻找某一疾病的危险因素等。二是预测，如果已经建立了logistic回归模型，则可以根据模型，预测在不同的自变量情况下，发生某病或某种情况的概率有多大。三是判别，实际上跟预测有些类似，也是根据logistic模型，判断某人属于某病或属于某种情况的概率有多大，也就是看一下这个人有多大的可能性是属于某病。

什么是有序logistic回归模型

4，在SPSS上做有序Logistic回归

是需要用有序Logistic回归。自变量可既可以是计量资料，也可以是等级资料。但从实际来看，很少有直接用计量资料的。大多数都是等级资料，这主要是从实用角度来考虑的。比如年龄与胃癌的关系，如果作为连续型资料进行分析，可以求出一个OR值，假设为1.3。它的含义就是年龄每增加一岁，胃癌的发生危险增加1.3倍。而现实情况中，很难做到这么准确和精细。我们更想了解的是老年人的危险比青年人高多少，40岁的人比30岁的人的危险高多少，这些是更为实际的。因此，如果我们把年龄划分一下，比如，每十岁一个年龄组，作为等级资料进行分析，可能解释起来就更为容易一些，也更加符合实际一些。需要注意的是：选入协变量框的自变量必须是计量资料。如果没有计量资料，那么就将所有自变量全部输入因子框即可。

5，spss回归分析tF值分别代表什么呀

R方为决定系数，即拟合模型所能解释的因变量的变化百分比。例如，R方＝0．810，说明拟合方程能解释因变量变化的81％，不能解释的19％。F是方差检验，整个模型的全局检验，看拟合方程是否有意义T值是对每个自变量进行一个接一个的检验（logistic回归），看其beta值，即回归系数是否有意义F和T的显著性均为0．05，回归分析在科学研究领域是最常用的统计方法。《SPSS回归分析》介绍了一些基本的统计方法，例如，相关、回归（线性、多重、非线性）、逻辑（二项、多项）、有序回归和生存分析（寿命表法、Kaplan－Meier法以及Cox回归）。SPSS是世界上最早的统计分析软件。1968年，斯坦福大学的三位研究生NormanH．Nie，C．Hadlai（Tex）Hull和DaleH．Bent成功地进行了研究和开发。同时成立了SPSS公司。扩展资料：原理：这种表示取决于变量Y中可由控制变量X解释的变化百分比。决定系数不等于相关系数的平方。这个和相关系数之间的区别是如果你去掉｜，R｜等于0和1，由于R2<R,可以防止对相关系数所表示的相关做夸张的解释。决定系数：在Y的平方和中，X引起的平方和所占的比例为R2相关程度由决定系数的程度决定。R2越接近1，相关方程的参考值越大。反之，越接近0，参考值越低。这就是一元回归分析的情况。但是决定系数和回归系数本质上是不相关的就像标准差和标准误差本质上是不相关的一样。在多元回归分析中，决定系数为路径系数的平方。表达式：R2＝SSR／SST＝1－SSE／SST其中：SST＝SSR＋SSE，SST （total sum of squares）为总平方和，SSR （regression sum of squares）为回归平方和，SSE （error sum of squares）为残差平方和。参考资料来源：百度百科-SPSS回归分析

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t值、f值都是判断显著性的过程值，重点看P值即可。F值用于判定模型中是否自变量X中至少有一个对因变量Y产生影响,如果呈现出显著性（看P值）,则说明所有X中至少一个会对Y产生影响关系。T值用于判断每个自变量的显著性，如果显著则说明该变量对模型有显著影响。可是使用spssau进行分析，直接得出文字结果及标准格式数据。

首先R太小F值是整个回归模型的显著性T是各个自变量的显著性你这里没有给出各个自变量的，你可以把里面的回归不好的自变量剔除掉再回归试试另外SIG太大了，你这模型是无效的

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