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【spss回歸分析】用SPSS建立Logistic回歸客戶購買模型
2017-01-20
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【spss回歸分析】用SPSS建立Logistic回歸客戶購買模型

Logistic回歸是分類資料回歸分析的一種，而且是最基礎的一種。Logistic回歸應用廣泛、關注度較高，在醫學研究、市場研究等方面比較流行。下圖是CNKI學術搜索給出的學術關注度，可見其被廣泛關注應用程度和時間序列的關系。

Logistic回歸主要應用領域

1、影響因素、危險因素分析

主要在流行病學中應用較多，比較常用的情形是探索某疾病的危險因素，也即影響因素分析。包括從多個可疑影響因素中篩選出具有顯著影響的因素變量，還包括僅考察某單一因素是否為影響某一事件發生與否的因素。

2、預測是否發生、發生的概率

如果已經建立了logistic回歸模型，則可以根據模型，預測在不同的自變量情況下，發生某病或某種情況的概率有多大。

3、判別、分類

實際上跟預測有些類似，也是根據logistic模型，判斷某人屬于某病或屬于某種情況的概率有多大，也就是看一下這個人有多大的可能性是屬于某病。

Logistic回歸案例一枚

源數據：數據來自《Clementine數據挖掘方法及應用》中案例數據BuyOrNot.sav，包含431個樣本數據，變量有：是否購買（0未購買，1購買）、年齡、性別（1男、2女）和收入水平（1高收入、2中收入、3低收入）。年齡為數值變量，其他為分類變量。

數據分析的目標：（僅基于此樣本）年齡、性別、收入，哪些因素在影響購買決策？

以下為案例：



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