1) Ordinal logistic regression
序数逻辑斯蒂回归
2) 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。
3) logistic regression analysis
逻辑斯蒂回归分析
4) Logisitic Analysis
逻辑斯蒂克回归分析
6) Multinomial Logistic Regression
多项逻辑斯蒂回归
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