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　　Logistic回歸模型

　　1 基本概念

　　一個隨機事件的發生與否往往與多個影響因素有關，Logistic回歸分析能從眾多的影響該事件發生的可疑因素中篩選出對事件發生概率有影響的因素，并建立用這些因素估計該事件在某段時間內發生概率的回歸模型。該方法在市場研究中常用于因素篩選、相對危險度估計、目標市場評估等。

　　2 基本原理

　　設某事件在影響因素x1，x2，…，xm的作用下發生的概率為p，不發生的概率為1-p，

　　定義：

　　建立logitp與影響因素x1，x2，…，xm的線性回歸方程：

　　經轉換可等價于：

　　該式即是Logistic曲線回歸模型。

　　應用示例：在一項關于購買行為研究中，預先設計了12個影響因素，部分因素的Logistic回歸方程為： logitpi=ai+1.5211x2+3.2945x3