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McFadden R 方、Cox & Snell R 方和Nagelkerke R 方相关问题？
Hosmer和Lemeshow检验(HL检验)过程表格解读？
算法原理
数学模型
大家都知道，二元logistic回归时，其实际分析上是研究X对于Y的影响，而且Y为二分类数据，比如是否愿意购买产品，是否喜欢，是否购买直播带货商品等。数字1代表YES，数字0代表NO。而且X对于Y的影响时，数学模型可构建如下：
这里使用到了数学上的“极大似然法”原理，即：当前比如有219个样本数据（219行），那么就有219个Y值，而且219个Y值里面有的是数字1，有的是数字0，比如本文档使用的数据Y为‘是否购买直播带货’，其中有194个为数字1即购买过直播带货，25个没有购买过直播带货（数字为0）。既然出来了这样的结果，那么就说明当前这种情况（194个为yes，25个为no），这种情况并非偶然而一种最大的可能（似想为什么没有出现比如100个yes和94个no呢？），这种思想就称为“极大似然法”。
标签：Logit,logit,二元,SPSSAU,精讲,分析,数模,logistic,回归 From： https://blog.csdn.net/qq_36130719/article/details/139458747