作者：herain R语言中文社区专栏作者
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前言
我们讨论过因变量为数值型的一元线性和多元线性预测模型，今天我们来讨论定型变量的回归模型，定性变量可以说是一种类别变量，比如男/女，优/良/差，是/否，真/假，黑/白等，因变量的结果集是有限的，可预设的，定性变量的回归模型，就是基于历史数据训练出来一种数学表达式，来判断新数据的属于哪一种定性因变量的概率大小。为日常的常见的是否类决策，提供准确度的数值度量。
目录：
一，简述什么是定性因变量？
二，定性变量回归方程的意义？
三，定性因变量回归的特殊问题？
四，引入Logistic模型，解决定性因变量回归的特殊问题
五，Logistic模型实战
一、简述什么是定性因变量
在许多社会经济问题中，所研究的因变量往往只有两个可能结果，这样的因变量也可用虚拟变量来表示，虚拟变量的取值可取0或1。0/1 对应现实意义的假/真，这是对多种因素触发结果的一种二分描叙。二分描述就是一种二分定性，定性结果集「0，1」或「假，真」。表示结果的变量，统称为定性变量，本质是分类变量。
二、定性变量回归方程的意义
设因变量y是只取0，1两个值的定性变量，考虑简单线性回归模型：
在这种y只取0，1两个值的情况下，因变量均值
有着特殊的意义。
由于
是0-1型贝努利随机变量，则得如下概率分布：
根据离散型随机变量期望值的定义，可得:
得到:
因变量均值y是自变量水平为x是y=1的概率。
三、定性因变量回归的特殊问题
3.1
离散非正态误差项
对一个取值为0和1的因变量，误差项 
只能取两个值：
当 
时， 
当 
时， 
显然，误差项
是两点型离散分布，当然正态误差回归模型的假定就不适用了。
3.2
零均值异方差性
当因变量是定性变量时，误差项
仍然保持零均值，这时出现的另一个问题是误差项εi的方差不相等。0-1型随机变量
的方差为:
的方差依赖于
，是异方差，不满足线性回归方程的基本假定。
3.3
回归方程的限制
当因变量为0、1虚拟变量时，回归方程代表概率分布，所以因变量均值受到如下限制：
对一般的回归方程本身并不具有这种限制，线性回归方程
将会超出这个限制范围。
3.4
特殊问题的解决办法
对于普通的线性回归所具有的上述3个问题，虽然可以找到一些相应的解决办法。例如，对于误差项不是正态的情形，最小二乘法求得的无偏估计量在绝大多数情况下是渐近正态的。因此，当样本容量较大时，未知参数的估计与误差项假设为正态分布时的方式相同；对于异方差情况，可以用加权最小二乘法来处理；对受回归方程限制的情况，对模型范围内的x来说，可以通过确保拟合模型的因变量均值不小于0和不大于1来处理。但是这些并不是从根本上解决问题的办法，为了从根本上解决问题，我们需要构造一个自动满足以上限制的模型来处理。
四、引入Logistic模型，解决上述问题
第一，回归函数应该改用限制在[0，1]区间内的连续曲线，而不能再沿用直线回归方程。
限制在[0，1]区间内的连续曲线有很多，例如所有连续型随机变量的分布函数都符合要求，我们常用的是Logistic函数与正态分布函数。Logistic函数的形式为 ：
第二，因变量
本身只取0、1两个离散值，不适于直接作为回归模型中的因变量。
由于回归函数
表示在自变量为 
的条件下
的平均值，而
是0-1型随机变量，因而
就是在自变量为
的条件下
等于1的比例。这提示我们可以用 
等于1的比例代替
本身作为因变量。
五、Logistic模型实战
数据：某地区45个家庭数据的调查，其中y是分类变量（是否有私家车，1表示有，0表示没有）x 表示家庭年收入单位万元，根据这些数据建立Logistic回归模型，估计年收入15万元的家庭买私家车的可能性。
x y
15 1
20 1
10 0
12 1
8 0
30 1
6 0
16 1
22 1
36 1
7 0
24 1
6 0
11 0
18 1
25 1
12 0
10 0
15 1
7 0
22 1
7 0
16 1
18 1
21 1
7 0
9 0
6 0
20 1
16 1
12 0
15 1
9 0
基于R语言操作如下：
1> library(readxl)
2> data3.1 <- read_excel("/Users/MLS/desktop/多元统计基于R/eg3.1.xls",sheet=1)
3
4> glm.logit<-glm(y~x, family=binomial, data=data3.1)
5Warning message:
6glm.fit:拟合機率算出来是数值零或一
7> summary(glm.logit)
8
9Call:
10glm(formula = y ~ x, family = binomial, data = data3.1)
11
12Deviance Residuals:
13 Min 1Q Median 3Q Max
14-1.21054 -0.05498 0.00000 0.00433 1.87356
15
16Coefficients:
17 Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
18(Intercept) -21.2802 10.5203 -2.023 0.0431 *
19x 1.6429 0.8331 1.972 0.0486 *
20---
21Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
22
23(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
24
25 Null deviance: 62.3610 on 44 degrees of freedom
26Residual deviance: 6.1486 on 43 degrees of freedom
27AIC: 10.149
28
29Number of Fisher Scoring iterations: 9
根据R计算我们得到回归模型函数：
计算 
时 
的概率：
1> yp<-predict(glm.logit, data.frame=(x=15))
2> p.fit<-exp(yp)/(1+exp(yp));
3> p.fit
41
50.9665418
有R计算结果可知：年收入15万的家庭买私家车的概率为97%。
总
结
我们用Logistic回归模型成功地拟合了因变量为定性变量的回归模型，但是仍然存在一个不足之处，就是异方差性并没有解决，回归模型不是等方差的，应该对模型式用加权最小二乘估计。权重系数： 
，优化模型的路漫漫。
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