因此可得回归方程: ln(pi/(1-pi))=β0+β1x1+...βnxn 采用最大似然比法或者迭代法对参数的估计,参数通过似然比检验和Wold检验。
多元logistic回归分析公式
多元logistic回归分析是一种用于预测多分类问题的统计分析方法。其公式如下：
假设有k个分类（k>2），n个自变量（特征），则多元logistic回归模型可以表示为：
P(Y=i|X) = exp(β0i + β1Xi1 + β2Xi2 + ... + βnXin) / (1 + exp(β0i + β1Xi1 + β2Xi2 + ... + βnXin))
其中，P(Y=i|X)表示在给定自变量X的条件下，观测到的因变量Y等于i的概率。β0i, β1, β2, ..., βn是模型的参数，Xi1, Xi2, ..., Xin是第i个观测样本的自变量值。
在多元logistic回归中，通常使用最大似然估计方法来估计模型参数。最大似然估计的目标是找到一组参数值，使得观测到的数据出现的概率最大化。
需要注意的是，多元logistic回归模型的参数估计通常需要使用迭代算法，如牛顿-拉夫逊算法或梯度下降算法。
以上是多元logistic回归分析的基本公式，希望对你有所帮助！