题目
多选题下列关于Logistic模型的说法中，错误的有 ( )A Logistic模型对参数的估计采用的方法为普通最小二乘法B Logistic模型对参数的估计采用的方法为极大似然估计法C Logistic模型要求其自变量均为分类变量D Logistic模型拟合的好坏用一般线性回归中的判定系数判断E Logistic模型中对参数的解释与一般的线性模型不一致
多选题
下列关于Logistic模型的说法中，错误的有 ( )
A Logistic模型对参数的估计采用的方法为普通最小二乘法
B Logistic模型对参数的估计采用的方法为极大似然估计法
C Logistic模型要求其自变量均为分类变量
D Logistic模型拟合的好坏用一般线性回归中的判定系数判断
E Logistic模型中对参数的解释与一般的线性模型不一致
题目解答
答案
Logistic模型是用于处理分类问题的一种统计模型，下面逐一分析每个说法的正确性：
A. Logistic模型对参数的估计采用的方法为普通最小二乘法。【错误】，Logistic模型的参数估计通常采用极大似然估计法。
B. Logistic模型对参数的估计采用的方法为极大似然估计法。【正确】，Logistic模型的参数通常通过极大似然估计法进行估计。
C. Logistic模型要求其自变量均为分类变量。【错误】，Logistic模型的自变量可以是连续型或分类型变量。
D. Logistic模型拟合的好坏用一般线性回归中的判定系数判断。【错误】，Logistic模型的拟合好坏通常使用类似于对数似然比检验等方法来评估，而不是线性回归中的判定系数。
E. Logistic模型中对参数的解释与一般的线性模型不一致。【正确】，Logistic模型中的参数解释方式与线性模型存在差异，因为Logistic模型的输出经过了逻辑变换。
综上所述，错误的说法是A、D。最终答案是 A 和 D。
解析
步骤 1：Logistic模型参数估计方法
Logistic模型的参数估计通常采用极大似然估计法，而不是普通最小二乘法。这是因为Logistic模型处理的是分类问题，其输出是概率，而不是连续值。极大似然估计法能够更好地处理这种概率输出。
步骤 2：自变量类型
Logistic模型的自变量可以是连续型或分类型变量。这与线性回归模型类似，自变量的类型并不限制模型的应用范围。因此，Logistic模型不要求其自变量均为分类变量。
步骤 3：模型拟合好坏的评估
Logistic模型的拟合好坏通常使用类似于对数似然比检验等方法来评估，而不是线性回归中的判定系数。这是因为Logistic模型处理的是分类问题，其输出是概率，而不是连续值。因此，线性回归中的判定系数不适用于评估Logistic模型的拟合好坏。
步骤 4：参数解释
Logistic模型中对参数的解释与一般的线性模型不一致。这是因为Logistic模型的输出经过了逻辑变换，参数的解释需要考虑这种变换。因此，Logistic模型中对参数的解释与一般的线性模型不一致。
Logistic模型的参数估计通常采用极大似然估计法，而不是普通最小二乘法。这是因为Logistic模型处理的是分类问题，其输出是概率，而不是连续值。极大似然估计法能够更好地处理这种概率输出。
步骤 2：自变量类型
Logistic模型的自变量可以是连续型或分类型变量。这与线性回归模型类似，自变量的类型并不限制模型的应用范围。因此，Logistic模型不要求其自变量均为分类变量。
步骤 3：模型拟合好坏的评估
Logistic模型的拟合好坏通常使用类似于对数似然比检验等方法来评估，而不是线性回归中的判定系数。这是因为Logistic模型处理的是分类问题，其输出是概率，而不是连续值。因此，线性回归中的判定系数不适用于评估Logistic模型的拟合好坏。
步骤 4：参数解释
Logistic模型中对参数的解释与一般的线性模型不一致。这是因为Logistic模型的输出经过了逻辑变换，参数的解释需要考虑这种变换。因此，Logistic模型中对参数的解释与一般的线性模型不一致。