似然比分类（似然比分类器 是否用了后验概率）
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有序分类变量和等级变量有什么区别?
自变量的话看似然比检验，显著的话就不能当作数值型变量，而需要当作分类变量来做，转换成哑变量；因变量的话用multinomial logistic来做。
定义不一样：有序变量有序分类变量，是指其取值的各类别之间存在着程度上的差别，给人以“半定量”的感觉，因此也称为等级变量。是根据取值特征而分类的一种定性变量。如：按成绩先后分为第第第第四等。
多项分类：如ABO血型，结果分为：A型、B型、AB型、O型。有序分类资料：各类之间有程度的差别，给人以“半定量”的概念，也称等级资料。等级资料兼有计数资料和计量资料的一些性质。
一般而言，等级变量属于分类变量的一种，与之相对的就是无序变量。大家生活中经常碰到的“满意程度”就是一个等级变量。
有序分类变量是指其取值的各类别之间存在着程度上的差别，给人以“半定量”的感觉，因此也称为等级变量。例如，学历（文盲、小学、初中、高中、大学、研究生）就是一种有序分类变量。
有序分类变量，是指其取值的各类别之间存在着程度上的差别，给人以“半定量”的感觉，因此也称为等级变量。变量（variable）是观测单位的某种特征或属性，变量的观测值就是所谓的变量值，有时也称数据或资料（data）。
广义线性模型拟合优度似然比怎么看结果
1、首先似然比统计量是在进行两个互斥的假设之间“比较”的。其次p值是衡量在零假设下观察到的结果或更极端结果的概率。最后p值小于显著性水平，可以拒绝零假设。
2、第二步，查表，根据自由度和α找到临界值；第三步，将SPSS输出的统计量观测值与查表所得临界值进行对比，得出结果。
3、拟合度指标RNew=1-（Q/∑y^2）^（1/2）。拟合优度（Goodness of Fit）是指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是可决系数（亦称确定系数）R。R最大值为1。
4、均方根误差（RMSE）：均方根误差是MSE的平方根。RMSE的值越小，表示模型的预测精度越高。残差分析：残差是指实际值与预测值之间的差。通过分析残差，我们可以了解模型的拟合效果是否良好。
5、首先，计算统计量的观测值，SPSS直接输出。其次，查表，根据自由度和α找到临界值。最后，将SPSS输出的统计量观测值与查表所得临界值进行对比，得出结果。
有谁知识SPSS中描述统计中交叉表中卡方检验的似然比、线性与线性组织是...
1、似然比：是反映真实性的一种指标，属于同时反映灵敏度和特异度的复合指标。
2、Fisher是精确概率检验，只在四格表中使用。
3、从表的备注a中看到最小期望值都是超过5，所以，只要看第一行的皮尔逊卡方和它的sig值就可以。所以说明卡方检验显著，交叉表的两个变量之间有显著的相关性。
似然比点状图怎么看
无明显关系，散点比较散乱。线性相关。可以大概的看出散点大概的排列在一条直线上下。非线性相关。一般有指数相关，对数相关等。需要将数值转换为指数形式或者对数形式，重新制作散点图确认。
三角坐标图的读图方法如下：沿着三个坐标轴数值，从小到大的方向画出三个箭头，方向不要搞错。画平行线即可。分别画出与上述三个箭头平行且延伸方向一致的三条斜线。
扇形统计图，扇形统计图一般用在百分比比较明确的数据中，可以清楚的看到占比率。折线统计图，折线统计图一般用在变化规律上，可以清楚的看到数据变化规律。
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