如何从逻辑回归中保存残差？<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />我在Fit Model平台上进行了逻辑回归，但找不到保存残差的位置。有任何想法吗？非常感谢你！
Re：如何从逻辑回归中保存残差？分析要么像彼得所描述的那样进行，要么将残差计算为我将后勤模型中的概率得分与 0 / 1s作为连续响应（不是我认为的标准方法）。 我认为这需要在课堂上讨论使用什么模型，如何处理响应（连续与分类）以及如何计算残差。然后是关于为什么的问题。你在想什么至模型？为什么？你是如何衡量“模范善良”的？等等。祝好运！
Re：如何从逻辑回归中保存残差？我对SPSS的工作原理一无所知，但看起来你确实看起来像是一个老式的普通最小二乘回归模型，0和1作为连续响应，保存了学生化残差，然后按级别绘制了每组残差的散点图的回应。如果在JMP中设置数据表，则可以复制相同的错误方式来对分类响应建模。我很难告诉你你的教授错了......但......
我强烈建议你遵循Karen先前的回应建议。如果要使用JMP，则应将JMP数据表中的响应定义为字符数据类型，0和1是可接受的，但请确保将数据类型表示为字符，将JMP建模类型表示为名义。表征响应的另一种方法是使用一些可能比0和1具有更多实际意义的短语。也许使用JMP的Column Recode功能将0重新编码为“负”，将1重新编码为“正”。我发现这种技术在传达结果时非常有用，因为从那时起你就不必记住从实际角度来看0和1的含义。
然后，当您选择Nominal Logistic Regression作为建模个性时，JMP将指导您确保在Fit Model平台中。基本上，如果您在JMP中正确定义列属性... JMP错误证明您远离执行此问题的OLS模型。
Re：如何从逻辑回归中保存残差？非常感谢您的回答。这是我的教授从SPSS获得的剩余情节。有没有办法得到这个？
Re：如何从逻辑回归中保存残差？Logistic模型：Y =分类变量。通常，当您有连续（数字）响应时，会将残差视为预测值和观察值之间的差异。对于逻辑模型，您可以保存预测模型，添加到表中的列之一将是“最可能的结果”列。然后，您可以将其与您观察到的响应进行比较，以获得类别中的“残差”或协议。 但是，请注意，最可能的结果是基于0.5概率分数为每个结果设置截止值。为了评估逻辑模型，经常使用ROC曲线。我喜欢将我观察到的结果作为Y和我在X上的模型的概率分数绘制，以查看我的分数中是否存在区分我观察到的组的截止值。
