关注我们吧！ 我们在上一节中系统地学习了线性回归模型，线性回归模型解决的是连续型因变量的建模和预测问题。然而在我们的实际生活中，也经常会碰到0-1型因变量的情况。所谓0-1型因变量就是只有两个可能性的离散型因变量，常常（并不是所有情形）可以被规范成一个是否的问题。比如：该邮件是否是垃圾邮件？某互联网广告是否会被点击？信贷业务中用户借贷后是否会按时归还？等等。此时，研究问题的因变量Y是一个0-1型变量。面对0-1型因变量，为什么不能用上一节讲的线性回归模型来拟合呢？回顾最简单的一元线性回归模型， 。如果将该模型用在0-1型因变量上，那么此时等号的左边是一个取值为0或者1的值，但是等号的右边是一个连续型数值（因为 的存在）。所以左边和右边永远不可能完全相等。因此线性回归模型不能直接对0-1型因变量建模。那应该怎么办呢？这就需要用到回归五式的第二式：0-1回归模型。为了更好的介绍0-1回归模型，我们以一个实际案例为例，详细讲解0-1回归模型的各个方面。...

　　炒股就看金麒麟分析师研报，权威，专业，及时，全面，助您挖掘潜力主题机会！ 　　来源 中金量化 　　风格轮动：回归均衡 　　当前（2022-08-01）成长/价值轮动综合指标值为0.05，风格回归均衡，指标值较上月的0.13继续下降。具体来看，拥挤度大类指标-0.15，市场情绪大类指标为-0.05，均偏向价值风格；宏观方面，经济环境大类指标为0.27，金融环境大类指标0.14，仍略偏向成长风格。综合来看，我们认为短期成长/价值风格或较为均衡。...