求助高手，R 软件的Logit 模型的结果分析

Python012

求助高手，R 软件的Logit 模型的结果分析,第1张

std. Error就是标准差，你估计的系数除以标准差就得到了z统计量，这个主要是和临界值比较，看系数是否显著，prob就是所谓的P值，也是看系数是否显著，1个

*就是在95%的置信度下显著，2个星号就是在99%置信度下显著，3个星号就是99.9%的置信度下显著，所以你估的系数还都挺显著的。至于AIC，就是一个选择模型的指标，对于模型而言，此值越小越好。

那个最佳答案说的跟这个问题没有关系。我在学习r语言的线性回归的时候遇到了这个问题。这个图是用来判断你对回归模型的线性假设是否成立的。看法如下：

按照书上所说就是：“

若图形存在非线性，则说明你可能对预测变量的函数形式建模不够充分，

那么就需要添加一些曲线成分，比如多项式项，或对一个或多个变量进行变换(如用log(X)代

替X)，或用其他回归变体形式而不是线性回归。

”

按照别人的说法就是：看图中的两条线，红色虚线和绿色实线是否接近。接近了就说明模型是线性的（这是在RStudio中做出的成分残差图）。