本文主要是介绍MATLAB基础应用精讲-【数模应用】二元Logit分析（最终篇）（附python、MATLAB和R语言代码实现），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
目录
算法原理
SPSSAU
1、二元logistic分析思路说明
2、如何使用SPSSAU进行二元logistic操作
3、二元logistic相关问题
算法流程
一、分析前准备
1、确定分析项
2．多重共线性判断
3．数据预处理
二、回归基本情况分析
三、模型拟合评价
1、似然比检验
2、拟合优度检验
四、回归分析结果解读
1．R方值分析
2．模型公式
3．X对Y影响情况分析
4．OR值说明
五、模型预测能力分析
六、边际效应结果说明
应用案例
1.案例背景与分析策略
1.1 案例背景介绍
1.2 明确目的与分析策略
2.数据预处理
2.1 因变量重新数据编码
2.2 分类自变量哑变量转换
3.单因素分析
3.1 针对分类自变量的卡方检验
3.2 针对连续自变量的t检验
4.多因素logistic回归模型
4.1 逐步回归
4.2 模型拟合评价
4.3 模型预测能力
代码实现
R语言
Python
MATLAB
算法原理
SPSSAU
在研究X对于Y的影响时，如果Y为定量数据，那么使用多元线性回归分析（SPSSAU通用方法里面的线性回归）；如果Y为定类数据，那么使用Logistic回归分析。
结合实际情况，可以将Logistic回归分析分为3类，分别是二元Logistic回归分析、多元有序Logistic回归分析和多元无序Logistic回归分析，如下图。
Logistic回归分析用于研究X对Y的影响，并且对X的数据类型没有要求，X可以为定类数据，也可以为定量数据，但要求Y必须为定类数据，并且根据Y的选项数，使用相应的数据分析方法。
1、二元logistic分析思路说明
在进行二元Logistic回归分析时，通常会涉及3个步骤，分别是数据
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