似然比分类,似然比分类器 是否用了后验概率

如何使用SPSS对Logistic回归中分类变量进行处理

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。

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）。

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。

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。

贝叶斯判别分析和朴素贝叶斯分类时一样的吗

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。

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。

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。

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。

无序多分类资料用什么检验

无序分类变量是指没有固定顺序的分类变量，例如性别、血型等。对于无序分类变量，我们可以使用卡方检验（Chi-squaretest）来进行检验。卡方检验是一种统计假设检验方法，它主要用于判断两个分类变量之间是否有关联关系。

一般来说，两组无序分类资料的比较可用卡方检验，而有序分类资料的比较则可考虑秩和检验。 （2）在实际中，方法的选择并非简单根据资料本身的性质，还要考虑研究目的。

要比较样本均值与总体均值之间的差异可用单样本t检验。单样本t检验（one-samplet-test）是2014年全国科学技术名词审定委员会公布的心理学名词，样本统计量与其总体统计量，或理论值之间的差异检验。

这个有序多分类变量是自变量还是因变量啊？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。

在卡方检验中，各项的秩序任意排列所得的值相同，判断结果也相同。但等级资料有强弱之分，不能任意排列，只能从强到弱或从弱到强。卡方检验没有考虑到等级的强弱信息，而秩和检验考虑到了这一点。

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。

Fisher是精确概率检验，只在四格表中使用。

打开数据文件，选择【分析】（Analyze）菜单，单击【描述统计】（Descriptive Statistics）命令下的【交叉表】（Crosstabs）命令。交叉表（Crosstabs）主对话框如图3-13所示。

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。