sas md5
- 作者: 奇葩硬汉123308678
- 来源: 51数据库
- 2020-10-05
从这两部分结果可推断出这是用SAS做Logistic回归的结果，该模型共有28个变量，有152个样本。
第一部分是一些模型拟合统计量。
(1)Intercept Only那一列是零模型对应的拟合统计量，Intercept and Covariates那一列是model语句所描述的模型对应的拟合统计量。
(2)-2LogL=142.206类似于多元线性回归的总平方和（TSS),，-2LogL=1.848类似于多元线性回归的残差平方和（ESS)，第二部分的似然比检验卡方统计量140.3582=142.206-1.848。
(3)AIC(即Akaike's information criterion）、SC（即Schwartz criterion）均为对-2LogL的修正。
这三个统计量越小，说明模型对数据拟合得越好！
第二部分是回归方程的显著性检验。
假设检验的原假设是——该模型和零模型效果一样，即所有自变量的回归系数均为0！似然比检验的p值<>
第一部分是一些模型拟合统计量。
(1)Intercept Only那一列是零模型对应的拟合统计量，Intercept and Covariates那一列是model语句所描述的模型对应的拟合统计量。
(2)-2LogL=142.206类似于多元线性回归的总平方和（TSS),，-2LogL=1.848类似于多元线性回归的残差平方和（ESS)，第二部分的似然比检验卡方统计量140.3582=142.206-1.848。
(3)AIC(即Akaike's information criterion）、SC（即Schwartz criterion）均为对-2LogL的修正。
这三个统计量越小，说明模型对数据拟合得越好！
第二部分是回归方程的显著性检验。
假设检验的原假设是——该模型和零模型效果一样，即所有自变量的回归系数均为0！似然比检验的p值<>
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