Logistic回归中多重共线性诊断方法的比较与实证研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在现代数据分析与建模领域，Logistic回归作为一种强大的统计分析工具，被广泛应用于各个学科领域。它能够有效地处理因变量为分类变量的情况，通过建立自变量与因变量之间的关系模型，对事件发生的概率进行预测和分析。在医学研究中，Logistic回归可用于疾病风险评估，帮助医生根据患者的症状、体征以及其他相关因素，预测患者患某种疾病的概率，从而制定更有针对性的治疗方案。在经济学领域，它可用于信用风险评估，金融机构通过分析客户的收入、信用记录、负债情况等自变量，利用Logistic回归模型预测客户违约