logistic回归预测概率值怎么解释,logit回归系数

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　　目前，回归诊断不仅用于一般线性模型的诊断，而且逐渐推广应用到广义线性模型(如logistic回归模型)领域。然而，由于一般线性模型和广义线性模型在残差分布假设上的差异，在推广应用中仍存在许多问题。鉴于此，本文用图表来检验logistic模型的拟合优度。

　　如何处理logistic回归得到的残差图？为了更好地理解，让我们考虑以下数据集

　　Glm(Y~X1 X2，家族=二项式)如果我们用R的诊断图，第一个是残差的散点图，和预测值比较。

　　也可以使用Plot(reg，其中=1)。

　　plot(predict(reg)，residuals(reg)) abline(h=0，lty=2)

　　为什么我们有这两条线的点？因为我们预测变量取值为0或1的概率。当我们使用颜色的时候，可以更清楚的看到，如果真值是0，那么我们总是预测的更多，残差一定是负的(蓝点)。如果真值是1，那么我们低估了，残差一定是正的(红点)。当然有单调的关系。

　　plot(预测(正则)，残差(正则) )

　　该点正好位于平滑曲线上，并且是预测值的函数。

　　现在，你从这张照片上看不到任何东西。让我们运行一个局部加权回归，看看会发生什么。

　　lowess(预测(正则)，残差(正则)

　　这是我们在第一个诊断函数中得到的。但是在这个局部回归中，我们没有得到置信区间。可以假设图中的横线很接近虚线吗？

　　分段(fit 2* se.fit，fit-2* se.fit)

　　当然可以。这张图表显示了什么？

　　事实上，图表可能不是观察残差的唯一方法。如果你不用两个解释变量来绘制它们呢？例如，如果我们将残差与第二个解释变量进行比较，我们将得到

　　lines(lowess(X2，残差(正则))

　　为了便于比较，这张图与我们之前的图相似。

　　如果我们现在看看与第一个解释变量的关系：

　　lines(lowess(X1，残差(reg))

　　因为我们可以清楚地识别二次幂的影响。这个数字表明我们应该回归第一个变量的平方。并且可以看出是一个重要的影响因素。

　　现在，如果我们运行一个包含这个二次效应的回归，我们会得到什么。

　　glm(Y~X1 I(X1^2) X2，家族=二项式)

　　它看起来类似于第一个逻辑回归模型的结果。那么这篇文章的重点是什么呢？观点

　　图形可以用来观察可能的误差，对可能的非线性变换有更直观的判断。图形不是万能的。理论上，剩余线应该是一条水平直线。但是我们也希望模型尽可能简单。因此，在某些阶段，我们可能应该依靠统计检验和置信区间。

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