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2012-02-09
用SPSS做二元logistic回归,向后回归,结果计入模型的变量的显著在0.998,怎么回事?LearderOrNot和截据项显著性概率都在0.05以上,可是模型最后还是把LearderOrNot放进去了,怎么回事?怎么解释啊?

Variables in the Equation

 

 

B

S.E.

Wald

df

Sig.

Exp(B)

Step 15a

NonAgriLabourN

-2.013E+00

.691

8.484

1

.004

.134

LandArea

.069

.031

5.015

1

.025

1.072

AgriIncomePro

-8.519E-01

.485

3.082

1

.079

.427

RecognitionOfFC

.449

.184

5.950

1

.015

1.567

distract

-2.843E-01

.130

4.804

1

.028

.753

MachineInputCost

.002

.001

3.393

1

.065

1.002

LearderOrNot

-2.006E+01

9551.024

.000

1

.998

1.944E-09

Constant

40.165

19102.048

.000

1

.998

2.775E+17


还碰到一个问题,就是模型的拟合度的值,伪R2的值好小啊,怎么办啊?

Model Summary

Step

-2 Log likelihood

Cox & Snell R Square

Nagelkerke R Square

15

380.684a

.112

.161

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2012-2-9 21:24:10
求解答啊!!!!!
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2012-2-9 21:24:57
没有看么?
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2012-2-12 15:32:42
有木有人解答啊?
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2012-2-12 15:52:38
我自己明白了,就是说,向后回归是已极大偏似然估计的比来选定因素是否进入模型。当似然比检验的结果和上面的Walds检验结果冲突,以谁为准?此处应以似然比检验为准,所以显著性概率大于0.05的也进入了模型!!
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2012-3-18 22:40:33
最后一个变量以及常数项的P值过大,这表明变量在模型中的作用是很不显著的,应该要试着把不显著变量剔除出模型。
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