似然比分类,似然比分类器基于后验概率吗

有谁知识SPSS中描述统计中交叉表中卡方检验的似然比、线性与线性组织是...

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。线性：是卷积运算的性质之一，即设a，b为任意常数，则对于函数f（z，y），h（x，y）和g（x，y），{af（x，Y）+bh（z，y）}*g（z，y）=-af（x，y）*g（x，y）+bh（x，y）*g（z，y）。

Fisher是精确概率检验，只在四格表中使用。

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。

弹出交叉表操作对话框，按照下图的关系将三个变量放入对应的分析框中。放好变量后，接着设置：点击【统计量】-在弹出的对话框中选中【卡方】，并选中名义栏中的【Phi和Gramer变量】-点击【继续】卡方检验的结果：SPSS看输出的卡方检验结果，主要看卡方值和P值。

logistics模型拟合的好坏用一般线性回归中的判定系数判断吗

1、进行比较，λ检验不显著表示模型很好的拟合了数据，检验显著时表示模型拟合数据不好。02 预测准确性 除了拟合优度之外，对Logistic回归模型的另一种评价是模型的预测准确性。在线性回归中，人们往往对确定系数R的值感兴趣，因为它描述的是因变量的变动中由模型的自变量所“解释”百分比。

2、实际值与平均值的总误差中，回归误差与剩余误差是此消彼长的关系。因而回归误差从正面测定线性模型的拟合优度，剩余误差则从反面来判定线性模型的拟合优度。统计上定义剩余误差除以自由度n_2所得之商的平方根为估计标准误。为回归模型拟合优度的判断和评价指标，估计标准误显然不如判定系数R_。

3、决定系数（R_）：决定系数是衡量回归模型拟合优度的指标，它表示自变量和因变量之间的相关程度。决定系数的值介于0和1之间，越接近1表示拟合程度越好。均方误差（MSE）：均方误差是衡量回归模型预测值与实际值之间差异的指标。MSE的值越小表示拟合程度越好。

4、决定系数。决定系数是反映模型拟合优度的重要的统计量，为回归平方和与总平方和之比。R2取值在0到1之间，且无单位，其数值大小反映了回归贡献的相对程度，即在因变量Y的总变异中回归关系所能解释的百分比。 R2是最常用于评价回归模型优劣程度的指标，R2越大（接近于1），所拟合的回归方程越优。

5、判定系数只是说明列入模型的所有解释变量对因变量的联合的影响程度，不说明模型中单个解释变量的影响程度。没有一个统一的明确界限值；若建模的目的是预测因变量值，一般需考虑有较高的判定系数。若建模的目的是结构分析，就不能只追求高的判定系数，而是要得到总体回归系数的可信任的估计量。

6、在回归分析中，拟合优度通常用判定系数（R^2）来表示。R^2 衡量的是回归方程中所解释的因变量变异性与总变异性的比例。R^2 越接近 1，表示模型拟合度越好。然而，没有明确的界限来判断 R^2 的好与坏，需要根据具体情况和实际需求来综合评价。

似然比点状图怎么看

1、启动SPSS软件，点击“文件”选择“打开”以导入您需要分析的数据文件。 切换到“图形”菜单，点击“旧对话框”，接着选择“散点/点状图”。 选择“简单分布”，并执行“定义”操作。 在弹出窗口中，设定X轴和Y轴所对应的数据列，然后点击“确定”。

2、行政地图（面积图）（2）行政地图（气泡图）（3）地图图表（根据经纬度，可做区域、全国甚至全球地图）：点状图 （4）地图图表：热力图 （5）地图图表：散点图 （6）地图图表：地图+柱状/饼图/条形 饼图（环图）适用场景：显示各项的大小与各项总和的比例。

3、分以下几种情况：无明显关系，散点比较散乱。线性相关。可以大概的看出散点大概的排列在一条直线上下。非线性相关。一般有指数相关，对数相关等。需要将数值转换为指数形式或者对数形式，重新制作散点图确认。散点图的用途：散点图通常用于显示和比较数值，例如科学数据、统计数据和工程数据。

4、折线统计图，和条形统计图，分别的画图步骤如下：扇形统计图，扇形统计图一般用在百分比比较明确的数据中，可以清楚的看到占比率。折线统计图，折线统计图一般用在变化规律上，可以清楚的看到数据变化规律。条形统计图，条形统计图一般用在数值对比中，可以看到每条数据的高低大小。

统计可分性度量

为解决这个问题，可以通过引入一个负指数项将离散度变换为一个饱和的统计可分性度量。这个变换后的统计可分性度量称为变换的离散度（Transformed Di-vergence），其定义为：遥感信息的不确定性研究 J-M距离（Jeffreis-Matusita Distance）J-M距离是另一个类对间统计可分性的度量。

类别统计可分性度量的计算利用遥感数据分类的训练数据计算。原始空间分辨率数据的分类训练数据通过层次随机采样方法选取。在训练数据选取过程中，记录每个样本点的空间位置形成一个空间掩模（mask），尺度扩展后的遥感数据的训练数据在同样的空间位置上选取，以保证计算类别统计可分性度量不会因采样差异而引入误差。

遥感分类不确定性随遥感数据空间分辨率的变化，是类内光谱特征变异程度和混合像元数目两个影响分类不确定性的互相矛盾的因子随空间分辨率的变化共同作用的结果。提出了通过类别间特征统计可分性评价遥感分类不确定性尺度效应的方法。

度量空间（MetricSpace），在数学中是指一个集合，并且该集合中的任意元素之间的距离是可定义的。亦称距离空间。一类特殊的拓扑空间。弗雷歇（Fréchet，M.-R.）将欧几里得空间的距离概念抽象化，于1906年定义了度量空间。在度量空间中，紧性、可数紧性、序列紧性、子集紧性是一致的。

直观上，第一主成分轴 优于 第二主成分轴，具有最大可分性。 主坐标分析（Principal Coordinates Analysis，PCoA），即经典多维标度（Classical multidimensional scaling），用于研究数据间的相似性。主成分分析（Principal components analysis，PCA）是一种统计分析、简化数据集的方法。

什么是二元logistic回归分析法

二元逻辑回归：入门指南在统计分析领域，二元逻辑回归是一种强大的工具，用于处理因变量为二分类问题的回归分析。它的核心在于通过连续自变量预测二分类结果，并通过Logistic函数确保输出概率在（0，1）之间。让我们深入了解一下它的定义、检验方法以及实际操作步骤。

二元logit回归：基本说明二元Logit回归分析用于研究X对于Y的影响关系，其中X通常为定量数据（如果X为定类数据，一般需要做虚拟（哑）变量设置）Y为二分类定类数据，（Y的数字一定只能为0和1）例如愿意和不愿意、是和否等。数据处理（1）如果X是定类数据，比如性别或学历等。

binary logistic指的是二元逻辑回归。multivariable logistic regression指的是多因素逻辑回归分析。

二元logistic回归，作为统计学中的经典分析工具，主要应用于二分类问题，如预测用户是否会购买（1）或不购买（0）。其核心在于构建一个模型，使得预测值尽可能接近真实的分类边界。在这个过程中，两种关键方法起着关键作用：极大似然法和Newton牛顿迭代法。

logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。以胃癌病情分析为例，选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群必定具有不同的体征与生活方式等。

如果Y是定类数据，此时则需要使用Logit（logistic）回归分析。Logit回归共分为三种，分别是二元Logit（Logistic）回归、多分类Logit（Logistic）回归，有序Logit（Logistic）回归（也称Oridinal回归），此三个方法的区别在于因变量Y的数据类型。