logistic模型算法

⑴ logistic模型是什么意思

Logistic模型（虫口模型）
logistic回归又称logistic回归分析，主要在流行病学中应用较多，比较常用的情形是探索某疾病的危险因素，根据危险因素预测某疾病发生的概率，等等。例如，想探讨胃癌发生的危险因素，可以选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群肯定有不同的体征和生活方式等。这里的因变量就是是否胃癌，即“是”或“否”，为两分类变量，自变量就可以包括很多了，例如年龄、性别、饮食习惯、幽门螺杆菌感染等。自变量既可以是连续的，也可以是分类的。通过logistic回归分析，就可以大致了解到底哪些因素是胃癌的危险因素。

⑵ 逻辑回归算法原理是什么

逻辑回归就是这样的一个过程：面对一个回归或者分类问题，建立代价函数，然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数，测试验证这个求解的模型的好坏。

Logistic回归虽然名字里带“回归”，但是它实际上是一种分类方法，主要用于两分类问题（即输出只有两种，分别代表两个类别）。回归模型中，y是一个定性变量，比如y=0或1，logistic方法主要应用于研究某些事件发生的概率。

Logistic回归模型的适用条件

1、因变量为二分类的分类变量或某事件的发生率，并且是数值型变量。但是需要注意，重复计数现象指标不适用于Logistic回归。

2、残差和因变量都要服从二项分布。二项分布对应的是分类变量，所以不是正态分布，进而不是用最小二乘法，而是最大似然法来解决方程估计和检验问题。

3、自变量和Logistic概率是线性关系。

以上内容参考：网络-logistic回归

⑶ 关于logit和logistic模型的区别

一、主体不同

1、logit模型：是离散选择法模型之一，Logit模型是最早的离散选择模型，也是目前应用最广的模型。

2、logistic模型：又称logistic回归分析，logistic回归的因变量可以是二分非线性差分方程类的，也可以是多分类的。

二、特点不同

1、logit模型：因变量不是常规的连续变量，而是对数发生比率，尽管每个自变量的估计系数含义与一般线性回归一样，数的经济学含义，较方便的做法是将Logit进行转换后再进行解释，而不是直接解释系数本身,即将回归模型等式两侧取自然指数。

2、logistic模型：如果已经建立了logistic回归模型，则可以根据模型，预测在不同的自变量情况下，发生某病或某种情况的概率有多大。

三、优势不同

1、logit模型：模型考察了对两种货币危机定义情况下发生货币危机的可能性，即利率调整引起的汇率大幅度贬值和货币的贬值幅度超过了以往的水平的情形，而以往的模型只考虑一种情况。

2、logistic模型：在流行病学中应用较多，比较常用的情形是探索某疾病的危险因素，根据危险因素预测某疾病发生的概率等。

⑷ 如何用matlab求解logistic模型

logistic模型属于非线性问题。所以求解其模型函数的系数可以用nlinfit（）非线性回归分析函数来解决。由于给出的数据偏少，通过有效的插值方法，增加合理的数据点。主要代码：

a0=[-35.287，813.17，0.0098613];

t=0:5:75; %t=[0,30,45,76];

p=[2200 2259.2 2429.3 2699.5 3058.7 3495.8 4000 5228.9 7048.4 8260 8738.6 9152.7 9494 9754.1 9924.9 9997.9]; %p=[2200,4000,8260,10000];

fun=@(a,t)a(1)./(1+(a(1)/a(2)-1)*exp(-a(3).*t));

a= nlinfit(t,p,fun,a0);

运行结果

L=11278.4096；P0=1257.3315；r=0.061172

决定系数R²：0.93268

⑸ 如何建立logistic回归模型

logistic回归模型，主要是用来对多因素影响的事件进行概率预测，它是普通多元线性回归模型的进一步扩展，logistic模型是非线性模型。比如说我们曾经做过的土地利用评价，就分别用多元线性回归模型和logistic模型进行试验。影响耕地的因素假设有高程、土壤类型、当地人口数量和gdp总量，把上述四种因素作为自变量，某块地是否为耕地的概率为p，即应变量。然后根据已经有的样本数据，求出logistic模型的系数，一般用最大似然法结合牛顿—拉斐逊法解系数，求出f(p)=g(高程，土壤，人口，gdp）的一个回归函数，即logistic模型，然后把全地区的数据代入上式，求出每个地方是否为耕地的概率，用来对土地利用的评价提供科学的依据。希望我的答案能让你满意，我以前就是做这方面研究的。