大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于财务风险logistic回归的问题，于是小编就整理了4个相关介绍财务风险logistic回归的解答，让我们一起看看吧。
- Logit、Logist和Logistic回归有什么不同？
- logistic回归方程公式系数怎么求？
- logistic回归分析结果怎么看？
- SVM和逻辑回归有何区别和联系？
Logit、Logist和Logistic回归有什么不同？
一、意思不同
logistic回归是概率模型，非线性表达式，其线性表达式即logit回归。logistic回归计算的是P，而logit回归计算的是logit(p)。logistic属于概率型非线性回归，是研究二分类(可扩展到多分类)观察结果与一些影响因素之间关系的一种多变量分析方法。
二、参照不同
Logit是把其中的一种选择作为另一种选择的参照，而Logistic是把一件事不发生作为这件事发生的参照。模型上完全一致。只不过由于Logit选取了一种选择项作为参照，因此在模型中的一个参数对应两个变量，分别对应两种选择项。而Logistic由于参照对象是***的不发生，即***自身，因此一个参数只对应一个变量。但是本质完全一样。
三、模式不同
Logit模型的左侧是Odds的对数，而Logistic模型的左侧是概率。
Logit模型的右侧是一个线性结构，而Logistic模型的右侧是非线性的。
logistic回归方程公式系数怎么求？
回归系数的计算公式：y平=a*b-f。回归系数（regressioncoefficient）在回归方程中表示自变量x对因变量y影响大小的参数。回归系数越大表示x对y影响越大，正回归系数表示y随x增大而增大，负回归系数表示y随x增大而减小。
因变量（dependent variable）函数中的专业名词，也叫函数值。函数关系式中，某些特定的数会随另一个（或另几个）会变动的数的变动而变动，就称为因变量。如：Y=f(X)。此式表示为：Y随X的变化而变化。
Y是因变量，X是自变量
logistic回归分析结果怎么看？
可以使用在线spss平台SPSSAU进行分析，格式更加易理解，分析结果如下：
第一：对模型整体情况进行说明，比如对R方值进行描述，以及列出模型公式。
第二：逐一分析X对于Y（相对于的对比项）影响情况；如果X对应的P值小于0.05则说明X会对Y（相对于的对比项）产生影响关系，此时可结合OR值进一步分析影响幅度。
第三：总结分析结果。 以及可结合输出的智能文字分析，进行解读。
SVM和逻辑回归有何区别和联系？
这个真不懂，从百度上搬了一个过来。我看了半天，还是看不懂。 有懂行的过来用普通人理解的语言翻译一下。
两种方法都是常见的分类算法，从目标函数来看，区别在于逻辑回归***用的是logistical loss，svm***用的是hinge loss。这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重，减少与分类关系较小的数据点的权重。SVM的处理方法是只考虑support vectors，也就是和分类最相关的少数点，去学习分类器。而逻辑回归通过非线性映射，大大减小了离分类平面较远的点的权重，相对提升了与分类最相关的数据点的权重。两者的根本目的都是一样的。此外，根据需要，两个方法都可以增加不同的正则化项，如l1,l2等等。所以在很多实验中，两种算法的结果是很接近的。
但是逻辑回归相对来说模型更简单，好理解，
实现起来，特别是大规模线性分类时比较方便。而SVM的理解和
优化相对来说复杂一些。但是SVM的
理论基础更加牢固，有一套
结构化风险最小化的理论基础，虽然
一般使用的人不太会去关注。还有很重要的一点，SVM转化为对偶问题后，分类只需要计算与少数几个支持向量的距离，这个在进行复杂核函数计算时优势很明显，能够大大简化模型和计算量。
到此，以上就是小编对于财务风险logistic回归的问题就介绍到这了，希望介绍关于财务风险logistic回归的4点解答对大家有用。
