主成分分析后怎么进行logistcs回归？ 举报 理由 举报 取消 将所有的自变量分成多个自变量集，分别进行主成分分析，分别得到每个自变量集相应的pc，然后怎么利用每个变量集的pc做logistic回归？ 2017年8月19日 2 条回复 1208 次浏览 分析,数据,数据统计,数理,概率论,统计,编程语言
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你进行主成分分析的目的是什么？主成分分析未必是必要的，并且很难明确得到的主成分代表哪些明确的含义。
主成分一般用于降维。如果是降维或者处理多重共线性问题的话，各种带惩罚项的Logistic回归就可以做到，没有必要拐个大弯。
当然你也可以用主成分回归（一般用于处理多重共线性问题），就是用因变量对主成分进行回归，得到回归表达式，再回代x，但是不推荐。
把pc当做解释变量回归就可以了。如果每个主成分都有比较好的解释可以直接解释系数，或者把logit模型回归的系数推回到每个原始解释变量上也行。