Logistic 回归模型

logistic回归模型结果解读
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一、 logistic回归模型结果解读
Logistic回归模型是一种分类数据模型，主要用于对不同类别的输出结果进行预测，因此，其结果解读也要以分类的形式来解释。

1、系数与因变量之间的关系
Logistic回归模型通过对因变量的分析，来推断被解释变量的概率。

结果中的系数提供了因变量与被解释变量之间的关系，比如我们可以分析不同系数值大小，从而获得因变量对被解释变量的影响程度，正相关的影响是系数的正值，反之是负值。

2、P值
P值是从回归结果中获取的，它可以反映特定因变量对被解释变量的重要性，P值越小，表明相对于其它因变量，该因变量对被解释变量影响越明显，则说明该因变量是重要因素。

3、R-Square和平均绝对值
R-Square是可决系数，它反映回归结果的好坏，R-Square的值越大，表明模型的预测效果越好，也就是越能够准确的来预测被解释变量的值。

平均绝对值也是可以用来判断模型好坏的指标，它比较每个样本的预测值和实际值之间的误差，值越小则表示模型的预测精度越高。

4、改进模型
可以通过以上结果，来判断模型的预测效果好坏，从而思考如何改进模型：比如可以进行特征选择，去掉系数值较小或者P值较大的因变量；也可以使用其它模型，如决策树或神经网络模型来进行比较，看哪一个模型对被解释变量的预测效果更好。

logistic回归模型——方法与应用
logistic回归模型是一种广泛应用于分类问题的统计学习方法。

它主要用于预测二分类问题，但也可以通过多类logistic回归
处理多分类问题。

方法：
1. 模型定义：logistic回归模型是一种线性分类模型，它
使用一个Logistic函数(也称为sigmoid函数)将线性模型生成
的线性组合转换为概率分数。

Logistic函数将线性组合映射到
0到1之间的值，表示输入属于正面类别的概率。

2. 模型训练：logistic回归模型的训练目标是找到一个权
重向量，使得模型能够最大化正面类别的概率。

训练算法通常采用最大似然估计方法，通过迭代优化权重向量来最小化负对数似然损失函数。

3. 预测：给定一个测试样本，logistic回归模型通过计算
样本的得分(也称为Logit)，将其映射到0到1之间的概率分数。

如果概率分数超过一个预先定义的阈值，则将测试样本分类为正面类别，否则将其分类为负面类别。

应用：
1. 二分类问题：logistic回归模型最常用于解决二分类问题，例如垃圾邮件过滤、欺诈检测等。

2. 多类问题：通过多类logistic回归模型，可以将多个类别映射到0到1之间的概率分数，然后根据概率分数将测试样本分配到不同的类别中。

3. 特征选择：logistic回归模型可以用于特征选择，通过计算每个特征的卡方得分，选择与类别最相关的特征。

4. 文本分类：logistic回归模型在文本分类问题中得到广泛应用，例如情感分析、主题分类等。

logistic回归的模型公式Logistic回归模型是一种经典的统计学习方法，用于解决二分类问题。

它通过建立一个逻辑回归方程，预测某个样本属于某一类别的概率。

本文将介绍Logistic回归模型的原理和应用，并探讨其优缺点。

一、Logistic回归模型的原理Logistic回归模型是建立在线性回归模型的基础上，通过引入一个非线性函数（称为Logistic函数或Sigmoid函数）将线性回归的输出结果转化为概率值。

Logistic函数的数学表达式为：f(x) = 1 / (1 + e^(-x))，其中e为自然对数的底。

该函数的特点是输出值在0和1之间，可以用来表示某个事件发生的概率。

在Logistic回归模型中，假设有n个自变量（特征）x1,x2,...,xn，对应的回归系数为β1,β2,...,βn。

模型的方程可以表示为：P(y=1|x) = f(β0 + β1x1 + β2x2 + ... + βnxn)，其中P(y=1|x)表示样本属于正例的概率。

为了估计回归系数，通常采用最大似然估计方法。

具体来说，我们希望通过最大化似然函数来找到最优的回归系数，使得模型对观测数据的拟合度最高。

然后，利用估计得到的回归系数，我们可以对新的样本进行预测，并给出其属于正例的概率。

二、Logistic回归模型的应用Logistic回归模型有广泛的应用领域，尤其在医学、金融、市场营销等领域中得到了广泛的应用。

在医学领域，Logistic回归模型常用于疾病风险预测和诊断模型的建立。

例如，可以利用患者的年龄、性别、血压等特征来预测患者患某种疾病的风险。

在金融领域，Logistic回归模型可以用于信用评分和违约预测。

银行可以根据客户的个人信息和历史信用记录，利用Logistic回归模型来评估客户的信用风险，并据此决定是否给予贷款。

在市场营销领域，Logistic回归模型可以用于客户分类和市场细分。

根据客户的购买行为、兴趣爱好等特征，可以预测客户对某种产品或服务的购买概率，进而制定相应的市场营销策略。

logistic回归模型统计描述在统计学中，logistic回归模型是一种常用的分类方法，它适用于将自变量与离散的二分类因变量相关联的情况。

本文将会详细介绍logistic回归模型的原理、概念以及应用，并解释如何利用该模型进行统计推断与预测。

一、logistic回归模型的原理与概念1.1 逻辑函数与S型曲线在logistic回归模型中，我们使用逻辑函数（logistic function）将自变量的线性组合转换为一个介于0和1之间的概率值。

逻辑函数（也称为sigmoid函数）是一个S型曲线，它可以表示如下：f(z) = 1 / (1 + e^(-z))其中，f(z)表示逻辑函数的输出值，e为自然对数的底，z为自变量的线性组合。

1.2 线性组合与logit函数在logistic回归模型中，自变量的线性组合表示为：z = β0 + β1x1 + β2x2 + ... + βnxn其中，zi表示第i个样本的线性组合值，β0、β1、β2...βn为模型的参数，xi为自变量的取值。

1.3 参数的解释与推断在logistic回归模型中，参数的解释通常使用odds ratio（比率几率）来进行推断。

比率几率表示的是某个事件的成功概率与失败概率之间的比值。

对于一个二分类事件，比率几率可以表示为：odds = p / (1 - p)其中，p为事件成功的概率。

通过对比两种不同情况下的比率几率，可以推断参数对于事件发生的影响程度。

二、logistic回归模型的应用2.1 数据准备在使用logistic回归模型时，首先需要准备好相关的数据。

通常情况下，我们将数据集分为训练集和测试集，用于模型的训练与验证。

2.2 模型拟合与参数估计使用logistic回归模型进行拟合时，通常采用最大似然估计法。

最大似然估计法旨在选择最适合观测到的数据的参数值，使得观测到的数据的概率最大化。

2.3 模型评估与优化在模型拟合完成后，我们需要对模型进行评估与优化。

logistic回归模型和logit模型引言部分：在机器学习领域中，分类问题一直是研究的热点之一。

Logistic回归模型和Logit模型是二分类问题中，表现优异的分类算法。

基于二项分布的原理，这两个模型能够有效的进行分类，因此受到了广泛的应用和研究。

正文部分：一、Logistic回归模型Logistic回归模型是一种广义线性模型，被广泛应用于分类问题中。

它通过Sigmoid函数将线性回归的结果映射到概率值，在进行分类时，将概率值与设定的阈值进行比较，从而进行分类。

Logistic回归模型的形式如下：$$ P(Y=1|X)=\frac{1}{1+e^{-(w^TX+b)}} $$其中，$w$表示特征的权值，$b$表示偏置的值，$X$表示输入的特征向量，$Y$表示输出的标签。

该模型的训练过程通常采用最大似然估计方法进行优化，从而得到最佳的模型参数。

二、Logit模型Logit模型也是一种二分类模型，它的实现基于对数几率的概念。

在Logit模型中，将正例的对数几率表示为输入向量的线性函数，而负例的对数几率为其相反数。

模型的形式如下：$$ \log(\frac{P(Y=1|X)}{1-P(Y=1|X)})=w^TX+b $$Logit模型使用最大似然估计法进行参数的学习，使得模型尽可能地对训练数据进行拟合。

通过计算输入向量对应的对数几率，可以得到相应的输出标签，从而进行分类。

三、Logistic回归模型与Logit模型的异同1. 形式不同：Logistic回归模型采用的是Sigmoid函数进行分类，而Logit模型则是基于对数几率的理论进行分类。

2. 拟合效果不同：Logistic回归模型在分类效果上表现出更好的鲁棒性，能够在处理多重共线性等情况下表现出较好的效果；而Logit模型的拟合效果较为稳定，能够更好地应对噪声和异常点的干扰。

3. 处理方式不同：Logistic回归模型通常采用迭代法和正则化方法来优化模型参数；而Logit模型常常采用牛顿法等基于优化的方法来更新模型参数。

Logistic 回归模型1 Logistic 回归模型的基本知识 1.1 Logistic 模型简介主要应用在研究某些现象发生的概率p ，比如股票涨还是跌，公司成功或失败的概率，以及讨论概率p 与那些因素有关。

显然作为概率值，一定有10≤≤p ，因此很难用线性模型描述概率p 与自变量的关系，另外如果p 接近两个极端值，此时一般方法难以较好地反映p 的微小变化。

为此在构建p 与自变量关系的模型时，变换一下思路，不直接研究p ，而是研究p 的一个严格单调函数)(p G ，并要求)(p G 在p 接近两端值时对其微小变化很敏感。

于是Logit 变换被提出来：ppp Logit -=1ln)( （1）其中当p 从10→时，)(p Logit 从+∞→∞-，这个变化范围在模型数据处理上带来很大的方便，解决了上述面临的难题。

另外从函数的变形可得如下等价的公式：XT X T T eep X ppp Logit βββ+=⇒=-=11ln)( （2）模型(2)的基本要求是，因变量（y ）是个二元变量，仅取0或1两个值，而因变量取1的概率)|1(X y P =就是模型要研究的对象。

而T k x x x X ),,,,1(21 =，其中i x 表示影响y 的第i 个因素，它可以是定性变量也可以是定量变量，Tk ),,,(10ββββ =。

为此模型(2)可以表述成：kx k x kxk x k k ee p x x p p βββββββββ+++++++=⇒+++=- 11011011011ln （3）显然p y E =)(，故上述模型表明)(1)(ln y E y E -是k x x x ,,,21 的线性函数。

此时我们称满足上面条件的回归方程为Logistic 线性回归。

Logistic 线性回归的主要问题是不能用普通的回归方式来分析模型，一方面离散变量的误差形式服从伯努利分布而非正态分布，即没有正态性假设前提；二是二值变量方差不是常数，有异方差性。

logistic 回归模型系数符号一、引言Logistic回归模型是一种广泛应用于分类问题的统计模型，其系数符号的解读对于理解模型的作用和预测具有重要意义。

本文档将介绍logistic回归模型系数符号的含义及其在预测中的应用。

二、logistic回归模型Logistic回归模型是一种用于预测事件发生概率的统计模型，其基本形式为：f(x)=log(p/1-p)=β0+β1*x1+...+βk*xk其中，p为事件发生的概率，x1,...,xk为自变量，β0,β1,...,βk为系数。

三、系数符号的意义在logistic回归中，系数的符号通常代表了自变量对事件发生概率的影响方向。

如果βi的符号为正，则表示xi增加时，p增加；如果βi的符号为负，则表示xi增加时，p减少。

需要注意的是，βi 的正负只代表了趋势，而不代表具体的数值大小。

对于截距项β0，其正负代表了模型对事件发生概率的整体影响方向。

当β0为正时，表示增加所有自变量的值都会使事件发生的概率增加；当β0为负时，表示增加所有自变量的值都会使事件发生的概率减少。

四、系数符号的应用在解释logistic回归模型的预测结果时，需要结合系数的符号和实际问题的背景进行解读。

例如，如果βi的符号为正，且在其他条件不变的情况下，某个自变量增加导致事件发生的概率增加，那么我们可以认为该自变量对事件的发生有正向影响。

此外，还需要注意系数的显著性（即p值），只有当系数显著时，我们才认为该自变量对事件的发生有统计学意义。

五、结论通过以上介绍，我们可以了解到logistic回归模型中系数符号的含义及其在预测中的应用。

在实际应用中，我们需要结合系数的符号和实际问题的背景进行解读，以获得准确的预测结果。

六、参考文献1.陈强.高级计量经济学及应用[M].北京:高等教育出版社,2014.2.张晓峒.统计推断与贝叶斯方法[M].北京:高等教育出版社,2013.3.李航.统计学习方法[M].北京:清华大学出版社,2017.。

logistic回归模型的原理与应用Logistic回归模型是一种重要的统计学习方法，在分类问题中得到广泛应用。

本文将介绍Logistic回归模型的原理及其在实际应用中的场景。

一、原理1.1 Logistic回归模型的基本概念Logistic回归模型是一种用于解决分类问题的线性模型，旨在通过将输入特征与相应的概率联系起来，实现对不同类别的分类。

1.2 Logistic函数在Logistic回归模型中，使用了一种称为Logistic函数（也称为Sigmoid函数）的特殊函数作为模型的基础。

Logistic函数的公式如下：$$g(z) = \frac{1}{1 + e^{-z}}$$其中，z表示线性模型的预测值（z = wx+b），g(z)表示通过Logistic函数获得的概率值。

1.3 损失函数与最大似然估计Logistic回归模型通过极大似然估计来确定模型参数。

常用的损失函数是交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss），其目标是最小化观测样本的预测概率与真实标签之间的差异。

1.4 参数估计为了确定Logistic回归模型的参数，通常使用梯度下降等优化方法进行参数估计。

通过迭代更新模型参数，使得损失函数逐渐减小，从而得到最优的参数估计结果。

二、应用场景2.1 二分类问题Logistic回归模型常用于解决二分类问题，如判断邮件是否为垃圾邮件、预测患有某种疾病的概率等。

通过将特征与相应的概率联系起来，可以根据阈值将样本分为两个类别。

2.2 多分类问题Logistic回归模型还可以扩展到多分类问题。

常见的应用包括手写数字识别、图像分类等。

通过对每个类别进行一对其他类别的二分类，可以得到每个类别的概率，从而实现多分类问题的解决。

2.3 风险预测在金融领域，Logistic回归模型被广泛应用于风险预测。

通过建立预测模型，可以根据客户的信用评分、借贷记录等因素，对客户是否存在违约风险进行预测。

2.4 市场营销Logistic回归模型还可以用于市场营销领域。

Logistic 回归模型一、 分组数据的Logistic 回归模型针对0-1型因变量产生的问题，我们对回归模型应该作两个方面的改进。

第一， 回归函数应该用限制在[0，1]区间内的连续曲线，而不能再沿用沿用直线回归方程。

限制在[0，1]区间内的连续曲线很多，例如所有连续变量的分布函数都符合要求，我们常用的是Logistic 函数与正如分布函数，Logistic 函数的形式为：()1xxe f x e =+Logistic 函数的中文名称逻辑斯蒂函数，简称逻辑函数 第二、因变量y 本身只取0、1两个离散值，不适合直接作为回归模型中的因变量,由于回归函数01()i i i E y x πββ==+表示在自变量为i x 的条件下i y 的平均值,而i y 是0-1型随机变量,因而()i i E y π=就是在自变量为i x 的条件下i y 等于1的比例.这就提示我们可以用i y 等于1的比例代替i y 本身作为因变量.二,例子 在一次住房展销会上,与房地产商签订初步购房意向书的共有325n =名顾客,在随后的3个月的时间内,只有一部分顾客确实购买了房屋.购买了房屋的顾客记为1,没有购买房屋的顾客记为0,以顾客的年家庭收入为自变量x,对下面表所示的数据,序号年家庭收入（万元）x 签订意向书人数n 实际购房人数m 实际购房比例p逻辑变换p′=ln(p/(1-p))权重w=np(1-p)1 1.52580.32-0.7537718 5.442 2.532130.40625-0.37948967.718753 3.558260.448276-0.207639414.344834 4.552220.423077-0.310154912.692315 5.543200.465116-0.139761910.697676 6.539220.5641030.257829119.58974477.528160.5714290.287682076.85714388.521120.5714290.287682075.14285799.515100.6666670.693147183.333333建立Logistic 回归模型:c i x x p i i i,,2,1,)exp(1)exp(1010 =+++=ββββ,其中，c 为分组数据的组数，本例中c=9.将以上回归方程作线性变换，令)1ln(iii p p p -=' 该变换称为逻辑变换，变换后的线性回归模型为 i i i x p εββ++='10该式是一个普通的一元线性回归模型。

基于logistic逻辑回归模型
摘要：
1.Logistic 逻辑回归模型的概述
2.Logistic 逻辑回归模型的原理
3.Logistic 逻辑回归模型的应用实例
4.Logistic 逻辑回归模型的优缺点
正文：
一、Logistic 逻辑回归模型的概述
Logistic 逻辑回归模型是一种广泛应用于二分类问题求解的数学模型，它是由Logistic 函数和线性回归模型组合而成的。

在实际应用中，Logistic 逻辑回归模型能够实现对某一事件发生的概率进行预测，从而起到分类的作用。

二、Logistic 逻辑回归模型的原理
Logistic 逻辑回归模型的核心思想是将线性回归模型的输出值通过Logistic 函数进行变换，使得模型的输出结果在0 和1 之间，从而实现对二分类问题的预测。

具体来说，模型的输入是各个特征的值，输出是该样本属于正类的概率。

三、Logistic 逻辑回归模型的应用实例
Logistic 逻辑回归模型在许多领域都有广泛应用，例如金融风险评估、信用评级、疾病预测等。

其中，一个典型的应用实例是广告投放优化，通过Logistic 逻辑回归模型可以预测用户点击广告的概率，从而实现广告的精准投放。

四、Logistic 逻辑回归模型的优缺点
Logistic 逻辑回归模型具有以下优点：
1.模型简单易懂，实现简单，计算效率高；
2.能够较好地处理二分类问题，预测结果具有较高的可解释性；
3.对自变量多重共线性不敏感，具有较强的稳健性。

Logit回归模型（Logit model）也译作“评定模型”，“分类评定模型”，又作Logistic regression，“逻辑回归”，是离散选择法模型之一，属于多重变量分析范畴，是社会学、生物统计学、临床、数量心理学、计量经济学、市场营销等统计实证分析的常用方法。

逻辑分布（Logistic distribution）公式其中参数β常用极大似然估计。

具体解释如下：
逻辑分布：假设我们有一个线性回归模型，预测值是介于0和1之间的概率。

当这个线性回归模型的预测值被转换为分类标签时，它被称为逻辑回归模型。

逻辑回归模型的预测值通常通过将预测值与0.5阈值进行比较来转换为二进制分类标签。

参数β：在逻辑回归模型中，参数β被称为逻辑回归系数。

它表示线性回归模型中的斜率，用于解释输入特征对预测结果的影响。

极大似然估计：在统计推断中，极大似然估计是一种参数估计方法，它通过最大化样本数据的似然函数来估计参数的值。

在逻辑回归模型中，极大似然估计用于估计逻辑回归系数β的值。

总之，Logit回归模型是一种用于处理二元分类问题的统计模型，它通过逻辑函数将线性回归模型的预测值转换为介于0和1之间的概率，从而可以用于预测二元分类标签。

Logistic回归模型1. 简介Logistic回归是一种常用的分类算法，它可以用于预测二分类问题。

本文将介绍Logistic回归模型的原理、应用场景和建模步骤。

2. 原理Logistic回归模型基于逻辑函数（sigmoid函数）来建模，该函数可以将输入的线性组合映射到一个概率值。

具体而言，Logistic回归模型通过以下公式定义：$$P(y=1|x) = \frac{1}{1 + e^{-z}}$$其中，$P(y=1|x)$表示给定输入$x$时，预测输出为1的概率；$z$为输入$x$的线性组合，可以表示为：$$z = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + ... + \beta_nx_n$$其中，$\beta_0, \beta_1, \beta_2, ..., \beta_n$为模型的参数。

3. 应用场景Logistic回归模型可应用于各种二分类问题，例如：- 邮件分类：将邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。

- 信用评分：预测借款人违约的概率。

- 疾病诊断：根据患者的临床特征预测患病的概率。

4. 建模步骤使用Logistic回归模型进行建模通常包括以下步骤：1. 数据准备：收集并整理用于建模的数据集。

2. 特征选择：根据业务需求选择合适的特征。

3. 数据划分：将数据集划分为训练集和测试集。

4. 归一化处理：对数据进行归一化处理，以提高模型的训练效果。

5. 模型训练：使用训练集对Logistic回归模型进行训练。

6. 模型评估：使用测试集对模型进行评估，计算准确率、精确率、召回率等指标。

7. 模型优化：根据评估结果对模型进行调参和优化。

5. 总结Logistic回归模型是一种常用的分类算法，适用于各种二分类问题。

通过理解模型原理、选择合适的特征和进行数据处理，可以构建准确可靠的Logistic回归模型。

在实际应用中，我们应根据具体的业务场景和需求进行适当的模型优化。

统计学中的Logistic回归模型统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它在各个领域都有广泛的应用。

其中，Logistic回归模型是一种常用的统计方法，用于预测和解释二元或多元因变量与自变量之间的关系。

在本文中，我们将探讨Logistic回归模型的基本原理、应用场景以及其优势和局限性。

一、Logistic回归模型的基本原理Logistic回归模型是一种广义线性模型，它用于建立因变量与自变量之间的非线性关系。

与线性回归模型不同，Logistic回归模型的因变量是一个二元变量（如成功与失败、生存与死亡），并且其取值范围在0和1之间。

该模型基于Logistic函数，将自变量的线性组合转换为概率值，从而进行分类或概率预测。

二、Logistic回归模型的应用场景Logistic回归模型在各个领域都有广泛的应用。

在医学研究中，它可以用于预测患者的疾病风险，如心脏病、癌症等。

在市场营销中，它可以用于预测顾客的购买意愿和忠诚度。

在金融领域，它可以用于评估贷款违约风险和信用评分。

此外，Logistic回归模型还可以应用于社会科学、环境科学等多个领域。

三、Logistic回归模型的优势Logistic回归模型具有以下几个优势。

首先，它可以处理二元或多元因变量，并且不受因变量分布的限制。

其次，Logistic回归模型可以提供概率预测，而不仅仅是分类结果。

这对于决策制定和风险评估非常有用。

此外，Logistic回归模型还可以通过引入交互项和多项式项来处理自变量之间的非线性关系，增加模型的灵活性和解释性。

四、Logistic回归模型的局限性尽管Logistic回归模型有很多优势，但也存在一些局限性。

首先，它假设自变量与因变量之间的关系是线性的，这在某些情况下可能不符合实际情况。

其次，Logistic回归模型对异常值和缺失数据比较敏感，需要进行数据预处理和异常值处理。

此外，模型的解释性较强，但对于复杂的关系和交互作用的解释能力有限。

logistic回归模型一、模型简介在实际分析中，有时候因变量为分类变量，例如阴性阳性、性别、血型等，此时使用线性回归模型进行拟合会出现问题。

因此，我们需要找出其他解决思路，那就是logit变换（逻辑变换）。

逻辑变换将某种结果出现的概率和不出现的概率之比称为优势比P/(1-P)，并取其对数，使之与自变量之间呈线性关系，从而解决了线性回归模型无法保证因变量只有两个取值的问题。

经过逻辑变换的线性模型称为logistic回归模型（逻辑回归模型），属于广义线性回归模型的范畴。

逻辑回归可以预测某个结果出现的概率，对因变量进行变换的方法很多，并不只有逻辑变换一种。

二、模型估计方法逻辑回归不能使用普通最小二乘估计，而使用极大似然估计或迭代重加权最小二乘法IRLS(XXX)。

使用极大似然估计的好处是，这是一种概率论在参数估计中的应用，正好和我们对因变量的概率预测相符合。

极大似然估计基于这样的思想：如果某些参数能使这个样本出现的概率最大，那就把这个参数作为估计的真实值。

三、优势比odds根据因变量的取值不同，逻辑回归可以分为四种：二分类逻辑回归、有序多分类逻辑回归、无序多分类逻辑回归、配对逻辑回归。

优势比odds是逻辑回归中的一个重要概念，指某种结果出现的概率和不出现的概率之比，通过逻辑变换，优势比可以被用作因变量进行拟合。

对于一些特殊情况，还需具体问题具体分析，不能一味地使用逻辑变换。

在二分类逻辑回归中，自变量可以是连续变量、二分类变量和多分类变量。

对于多分类变量，需要引入哑变量进行处理。

哑变量也称为虚拟变量，取值通常为0或1，代表参照分类和比较分类。

需要注意避免共线性，定义k-1个哑变量（包含截距）或k个哑变量（不包含截距）。

有序多分类变量指各因变量之间存在等级或程度差异。

对于因变量为有序分类变量的数据，可以通过拟合因变量个数-1个的逻辑回归模型，称为累积逻辑模型来进行。

这种方式依次将因变量按不同的取值水平分割成若干个二分类变量，然后再依次拟合二分类逻辑回归模型。