摘要:Logistic回归模型的使用已经普及于我们生活中的各个领域，如医学、社会统计学、科技及网络技术等方面。其作为一种有效数据处理方法被广泛地应用。本文首先给出了Logistic回归模型的研究背景，接下来给出了模型定义、应用条件以及常用统计方法极大似然估计；然后详细讨论了拟合Logistic回归模型的某些问题：如变量交互作用、拟合方程步骤以及注意事项等；其次介绍了回归方程拟合优劣度的判断标准；最后，针对该模型在一些领域中的应用，结合一个购买车辆的实际数据问题，建立模型，采用极大似然估计模型中的参数，得出经验回归方程，进行预测，针对预测结果进行拟合效果分析，结果显示该模型具有良好的模拟效果。

关键词：Logistic回归；建立模型；拟合

目录

摘要

Abstract

1 Logistic回归模型的研究意义-1

2 Logistic回归模型的简要介绍-2

2.1 Logistic回归模型简介-2

2.2 Logistic回归模型的几种形式-2

2.3 Logistic回归的应用条件-2

2.4 Logistic回归模型中常用的统计方法-3

3 拟合Logistic回归模型-6

3.1 因素分析与数据的离散化-6

3.2 重要变量多因素筛选-6

3.3 变量的交互作用-6

3.4 拟合方程的步骤-7

3.5 拟合方程的注意事项-7

3.6 参数意义-8

3.7 回归系数符号反常与变量归入方程失败原因-8

3.8 统计软件-8

4 回归方程拟合优劣的判断-10

4.1 决定系数()和校正决定系数(  )-10

4.2 选择法-10

4.3 AIC准则-10

5 实例应用-11

5.1 实例阐述-11

5.2 模型建立-12

5.3 预测分析-12

5.4 结果与拟合效果分析-12

结 论-15

参 考 文 献-16

致    谢-17