似然比分类（似然比分类器）

admin 2024年03月02日 03:31 10 0

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自变量的话看似然比检验，显著的话就不能当作数值型变量，而需要当作分类变量来做，转换成哑变量；因变量的话用multinomial logistic来做。

定义不一样：有序变量有序分类变量，是指其取值的各类别之间存在着程度上的差别，给人以“半定量”的感觉，因此也称为等级变量。是根据取值特征而分类的一种定性变量。如：按成绩先后分为第第第第四等。

多项分类：如ABO血型，结果分为：A型、B型、AB型、O型。有序分类资料：各类之间有程度的差别，给人以“半定量”的概念，也称等级资料。等级资料兼有计数资料和计量资料的一些性质。

一般而言，等级变量属于分类变量的一种，与之相对的就是无序变量。大家生活中经常碰到的“满意程度”就是一个等级变量。

有序分类变量是指其取值的各类别之间存在着程度上的差别，给人以“半定量”的感觉，因此也称为等级变量。例如，学历（文盲、小学、初中、高中、大学、研究生）就是一种有序分类变量。

1、贝叶斯原理、贝叶斯分类和朴素贝叶斯这三者之间是有区别的。

2、当这个条件成立时，朴素贝叶斯的判别正确率很高，但不幸的是，在现实中各个特征属性间往往并非独立，而是具有较强相关性的，这样就限制了朴素贝叶斯分类的能力。

3、朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes classifier）的朴素（Naive）之处在于，其假设了各个特征之间是独立的。

4、在许多场合，朴素贝叶斯（Nave Bayes，NB）分类算法可以与决策树和神经网络分类算法相媲美，该算法能运用到大型数据库中，而且方法简单、分类准确率高、速度快。

5、朴素贝叶斯算法属于分类算法。发源于古典数学理论，对缺失数据不太敏感，有稳定的分类效率，模型所需估计的参数很少，算法比较简单。

似然比分类（似然比分类器）

1、似然比：是反映真实性的一种指标，属于同时反映灵敏度和特异度的复合指标。

2、Fisher是精确概率检验，只在四格表中使用。

3、从表的备注a中看到最小期望值都是超过5，所以，只要看第一行的皮尔逊卡方和它的sig值就可以。所以说明卡方检验显著，交叉表的两个变量之间有显著的相关性。

4、ASYMP.sig就是我们常说的P值，一般来说，只要P值小于0.05就认为结果有显著性差异，P值大于0.05就没有显著差异。分析结果：χ2值与P值，依次看“Chi-Square Tests”表的第1行，第1列和第3列。

5、在“交叉表”对话框中，单击确定按钮，即可得输出结果。

6、在spss中准备好数据，然后在菜单栏上执行：analyse--regression--2stages least squares。打开二阶对话框，如图所示，将自变量和因变量放入各自的对话框，这里和简单线性回归十一样的。

1、数据录入SPSS。选择Analyze→Regression→BinaryLogistic。主对话框设置：将因变量cancer送入Dependent框中，将纳入模型的自变量sex，age，BMI和COPD变量Covariates中。

2、logit回归打开数据，依次点击：analyse--regression--binarylogistic，打开二分回归对话框。将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量（单变量拉入一个，多因素拉入多个）。

3、首先打开一份要进行线性回归分析的SPSS数据，然后点击【分析-回归-线性】。然后将因变量和自变量分别放入相应的框中。

4、打开spss统计软件，然后单击“Analyze - Regression - Binary Logistic”。出现“逻辑回归”窗口。将“高血压”放入“依赖变量”框，并将其他变量（如“性别”和“体重指数”）放入“分隔符”框中。

5、应该用logistic回归。前提是设计好变量类型。使用有序Logistic进行回归分析时，需要考虑4个假设：假设1：因变量唯一，且为有序多分类变量，如血压水平可以分为高、中、低；某病的治疗效果分为痊愈、有效、无效等。