1) logistic regression
逻辑斯蒂回归
1.
The logistic regression models were established, which reflect the relationships between the current distribution of forest landscapes, consisting of Korean pine hardwood forest, spruce/fir forest, mountain birch forest and tundra, and these five abiotic factors.
本文在对环境因子 (包括年均温、年降水量、海拔高度、坡度和坡向 )进行空间表达的基础上 ,建立了长白山自然保护区当前森林景观垂直带 (包括阔叶红松林、云冷杉林、岳桦林和苔原 )与这些环境因子间的逻辑斯蒂回归模型 ,然后利用 1 997年各环境因子的空间数字面来反推 1 975年森林景观带的空间分布 ,并根据 1 975年MSS遥感影像计算机监督分类的结果 ,用Kappa指数对模型预测结果进行验证。
2.
Based on the data from two national surveys,this study s analysis using survey ordered logistic regression discovers that education,rural/urban residence,area,and age are the most important and stable factors in explaining the level of item nonresponse in Chinese social science survey.
本文基于两个全国概率抽样调查的实证数据,采用序列变量逻辑斯蒂回归和稳健回归的分析方法,探讨了在中国社会科学概率抽样调查中影响项目无回答的主要因素,结果发现受访人的受教育水平、城乡、地域属性和年龄是对无回答水平最稳定、最关键的影响因素。
2) logistic regression analysis
逻辑斯蒂回归分析
3) Logisitic Analysis
逻辑斯蒂克回归分析
5) Multinomial Logistic Regression
多项逻辑斯蒂回归
6) Ordinal logistic regression
序数逻辑斯蒂回归
补充资料：逻辑斯蒂方程(见种群增长模型)
逻辑斯蒂方程(见种群增长模型)
逻辑斯蒂方程见种群增长模型
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参考词条