各位高手好！请教一个问题。
用spss软件，经过logistic回归，我们可以得到有统计意义的自变量，在logistic回归的“save”对话框中选择“Probabilities”，那么在数据的界面就可以看到自动生成的“PRE_1”这个变量，这个变量储存着每一条记录（因变量）的的预测概率。假设我们的数据中没有哑变量，那么我们自己也可以一 一算出每一个因变量对应的预测概率，用公式算：π=1/{1+e^[-(β0+β1X1+β2 X2+β3X3+...)]},这个公式可以在spss的"Transform"的“compute variable”的对话框中实现。
我的问题是，如果经过logistic回归后，有统计学意义的自变量中存在哑变量，那么就不能用π=1/{1+e^[-(β0+β1X1+β2 X2+β3X3+...)]}这个公式算出每一条记录（因变量）对应的预测概率，但在这种情况下，spss仍然后给出每一条记录的预测概率，说明spss内部有另外一个公式来计算含有哑变量的因变量的预测概率，所以，我想知道，这个公式是什么？
谢谢高手！