作者:
天天见闻
时间:2022-08-17
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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。...