如何在R语言中使用Logistic回归模型

Python011

如何在R语言中使用Logistic回归模型,第1张

Logistic回归在做风险评估时，一般采用二值逻辑斯蒂回归（Binary Logistic Regression）。以滑坡灾害风险评估为例。1、滑坡发生与否分别用0和1表示（1表示风险发生，0表示风险未发生）；2、确定影响滑坡风险的影响因子，这个根据区域具体情况而定，一般包括：地层岩性、植被、降水、地貌、断层、人类活动等等。如果是其他风险的话也根据具体情况而定（咨询专家就可以知道）。3、构建回归分析的样本。Logistic回归也是统计学里面的内容，所以必须得构建统计分析的样本。以构建滑坡风险统计分析的样本为例，先找出滑坡发生的地区，同时计算滑坡发生地区的各个影响因子的指标值。再选择滑坡未发生的地区，同时计算滑坡未发生地区各个影响因子的指标值。这样，就构建了统计样本，自变量为各个影响因子的指标值，应变量为0和1,。把样本导入SPSS里面进行分析，就可以构建自变量和因变量之间的非线性关系模型，然后用这个模型继续求解其他区域滑坡风险的概率值。 希望我的答案对你能有帮助！

我是用的pscl包，zeroinfl()函数零膨胀负二项模型（ZINB）mod <- zeroinfl(ReportedNumber~ A+B+C+D+E | F+G+H+I, data = zinb, dist = "negbin", EM = TRUE)ZINB模型由点模型和零膨胀模型两部分结合而成，ABCDE是点模型内变量， 影响因变量发生次数的多少，FGHI是零膨胀模型内变量，决定因变量是否能够发生（为0还是非0）。 http://www.ats.ucla.edu/stat/r/dae/zinbreg.htm 这个网站里讲的很清楚