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2011-01-09
本人建了一个logistic模型,用的方法是向前逐步回归condition,但是这个结果我就看不懂了,是这四个变量都进入了模型了吗,那为什么后几个变量的sig.值这么大啊(没通过检验)。请高手帮我分系一下原因,万分感谢!!!!
未命名.jpg
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2011-1-9 20:19:46
也感觉很奇怪啊,貌似没有一个变量是有意义的,可怎么都留在方程里了呢?用向前逐步回归的LR试试,比较一下看看。
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2011-1-9 20:33:05
]LR方法也试了,结果差不多
Variables in the Equation
                 B        S.E.        Wald        df        Sig.        Exp(B)
Step 1        X81(1)        5.637        1.147        24.159        1        .000        280.500
        Constant        -1.705        .544        9.836        1        .002        .182
Step 2        X81(1)        6.310        1.251        25.434        1        .000        550.000
        X125(1)        -22.775        18799.972        .000        1        .999        .000
        Constant        20.377        18799.972        .000        1        .999        707520407.543
Step 3        X4        .000        .000        3.880        1        .049        1.000
        X81(1)        7.748        1.784        18.865        1        .000        2316.425
        X125(1)        -23.661        19085.606        .000        1        .999        .000
        Constant        18.569        19085.606        .000        1        .999        115980272.149
Step 4        X4        .000        .000        3.773        1        .052        1.000
        X81(1)        24.484        5483.352        .000        1        .996        42973672114.624
        X9(1)        -19.729        5483.352        .000        1        .997        .000
        X125(1)        -23.284        19105.216        .000        1        .999        .000
        Constant        18.710        19105.216        .000        1        .999        133582443.942
a        Variable(s) entered on step 1: X81.
b        Variable(s) entered on step 2: X125.
c        Variable(s) entered on step 3: X4.
d        Variable(s) entered on step 4: X9.
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2011-1-9 21:47:33
Huge S.E  indicates your have serious problems in your analysis. Post your whole results output to see what's going on.
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2011-1-10 22:21:31
附件是完整结果,请高手指点一二!
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2011-1-10 22:22:15
拜托了!!
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