matlab实现logit模型/逻辑回归(详细版)
本文分享了二分类logit模型的代码,获得R值与P值以及t检验等方法
[data,mtext]=xlsread('Total_Data.xls')%读入数据
y=data(:,10)%选择因变量
ROS=data(:,1)
ROE=data(:,2)
Sales_Growth=data(:,3)
Labor_Productivity=data(:,4)
RD=data(:,5)
Leverage=data(:,6)
state_Ownership=data(:,7)
Firm_Size=data(:,8)
Firm_Age=data(:,9)%选择自变量
w7=cat(2,ROS,ROE,Sales_Growth,Labor_Productivity,RD,Leverage,state_Ownership,Firm_Size,Firm_Age)
mdl=fitglm(w7,y,'Distribution','binomial')%逻辑回归代码
mdl.Rsquared%R^2值
回归结果
mdl =
广义线性回归模型:
logit(y) ~ 1 + x1 + x2 + x3 + x4 + x5 + x6 + x7 + x8 + x9
分布 = Binomial
估计系数:
Estimate SE tStat pValue
_________ _________ ________ __________
(Intercept) 0.10518 2.3205 0.045326 0.96385
x1 0.011964 0.019658 0.60859 0.5428
x2 -0.12795 0.037184 -3.4409 0.00057977
x3 0.0027529 0.0010696 2.5738 0.01006
x4 0.017979 0.03004 0.5985 0.54951
x5 0.23828 0.078871 3.0211 0.0025187
x6 -0.081296 0.035075 -2.3178 0.02046
x7 -0.20062 1.4503 -0.13833 0.88998
x8 -0.022742 0.0077898 -2.9195 0.0035058
x9 0.45523 0.13215 3.4449 0.00057124
256 个观测值,246 个误差自由度
散度: 1
卡方统计量(常量模型): 282,p 值 = 1.89e-55 (卡方p值)
ans =
包含以下字段的 struct:
Ordinary: 0.8921
Adjusted: 0.8881
LLR: 0.8818
Deviance: 0.8818
AdjGeneralized: 0.9360
(LLR是伪R^2,是逻辑回归的常用R值,原因详见下图)
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