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zyl910616

银虫 (初入文坛)

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[求助] Logistic分析时两分类数据时的一些问题已有2人参与

对数据进行Logistic回归建模时，发生次数明显少于未发生次数，用全部数据拟合时拟合的方程结果很不理想。有的文献是从未发生数据中随机抽取一部分与发生数据进行拟合，但是我发现抽取数据不同时，拟合结果差距很大，这么分析的话结果可靠么。

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1楼 2017-03-09 20:32:29

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wuqpjy152

晋鹏: 屏蔽内容, 不鼓励回复与帖子无关内容～ 2017-10-07 14:00:50

本帖内容被屏蔽

2楼2017-08-17 22:37:41

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b12345abba

金虫 (小有名气)

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【答案】应助回帖

★ ★
zyl910616(晋鹏代发): 金币+2, 鼓励回帖交流~欢迎常来农林版交流经验~ 2017-10-07 20:45:25

两种思路，一种是采用零膨胀的二分类回归做，我理解到的零膨胀就是实验中发现某类事件大量的没有发生（最常见的是零膨胀的possion回归，R软件里的pscl包可以处理这种模型）；
另一种就是如你所说的做抽样，但不是只抽一次、二次，可以采用bootstrap做，分别选择不同的抽样次数，比如500、600、700、800、900、1000，这样还可以分析，模型参数估计的稳定性随抽样次数的增加的变化情况。这个自己写个循环就行了。