Logistic回归的检验方法有哪些？R中有比较完备的处理logit回归的包吗？ 举报 理由 举报 取消 小白初入统计大门，问题有点多，求大神指教～——————— Logistic回归除了检验各系数的显著性（p 值），似然比检验外，还有哪些检验模型拟合优度的方法？ 如果使用logit建立评级体系（分类）除了ROC曲线及c统计量（AUC）外，还有哪些指标和方法评价模型的质量？ 最后R中是否有完备的包处理Logit回归呢？ 2017年6月2日 5 条回复 1477 次浏览 Logistic,分析,回归,学习,数据,机器,统计学,编程语言
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我上一组图吧，我做的，发在我的微信公众号“医学统计分析精粹”上的。
当然，这组幻灯不是专门用来回答题主的问题的。但其中大多数包都可以用来实现logit回归，并且附带各种评价指标，大多都还是比较完备的。
用ROC来评价logit，这个不是很靠谱，ROC的用处不是这个。AUC倒是可以，但其核心是一致性。
首先仅仅是logistic的话，glm就够了，而且这个包里面支持了inference，diagnostic等。
考虑overdisperation用vgam
考虑模型选择可以glmnet
至于有的答主说的optim什么的，重申一遍，glm对指数分布族不是无脑的牛顿法，初值什么的也不是那么简单。
在 SAS Base 中，PROC LOGISTIC, GENMOD, PROBIT，CATMOD 都可以 estimate a binary logit model，PROC LOGISTIC 是首选。
在新的 SAS High Performance Computing 框架中，可以使用 PROC HPLOGISTIC，这个过程步支持大规模并行计算，并行读写数据。（测试中，基于10亿条数据的建模可以在5分钟内完成）
LOGISTIC provides two techniques for obtaining maximum likelhood estimates:
Fisher Scoring (the default value for LOGISTIC)
Newton-Raphson
HPLOGISTIC provides additional optimization techniques:
Conjugate-gradient
Double-dogleg
Newton-Raphson with line search
Nelder-Mead simplex
None
Newton Raphson with ridging (the default value for HPLOGISTIC
(TECHNIQUE=NRRIDG))
Dual quasi-Newton
Trust-region
SAS University Edition 可以免费下载 Free Statistical Software, SAS University Edition
今天看了视频以后，写了一篇读书笔记，请大家多多指教，哪里错了请指正。机器学习之Logistic回归(逻辑蒂斯回归） – HuangQinJian – 博客频道 – CSDN.NET
R里的话glm足够了吧。。