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目录
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| 名称 | 重要性 | 难度 |
| 分类模型 | ★★★★ | ★★★ |
1理论
1.1逻辑回归模型
1.2线性概率模型
1.3线性判别分析
1.4两点分布
1.5连接函数的取法
标准正态分布和sigmoid函数图像对比------值域都在0、1之间 
因此具体应用的过程中常常使用的是sigmoid函数。
多元分类连接函数的选取：
1.6求解
1.7用于分类
2SPSS应用
2.1二元分类
2.1.1逻辑回归
预测成功率：
逻辑回归系数表：
逐步回归设置：
处理分类自变量：
提高预测成功率：
避免过拟合情况：
确定合适的模型：
2.1.2线性判别分析
结果分析：
2.2多元分类
注意：这里 SPSS 不能自动帮我们生成虚拟变量，我们可以在 EXCEL 表中使用"替换"功能来快速生成虚拟变量。
2.2.1逻辑回归
2.2.2线性判别分析
3总结
逻辑回归和线性判别分析都可以训练数据集预测未知数，可以通过加入平方项等来提高预测正确率，但是注意过拟合现象，同时在使用SPSS之前要先数据预处理，多元分类就直接在excel中查找替换就可以了。