二元邏輯是什麼

二元邏輯，又稱二值邏輯或布爾邏輯，是一套處理命題必須是真或假的規則，主要應用於計算機程序設計和數學，雖然也有一些娛樂遊戲和謎題是基於更形式化的邏輯。

二進制邏輯的替代品是"模糊"邏輯，它允許非真亦非假的語句和/或具有真實度的語句。

二元邏輯是什麼

二元邏輯迴歸介紹

定義

Logistic迴歸主要用於因變量為分類變量（如是否等）的迴歸分析，自變量可以為分類變量，也可以為連續變量。它可以從多個自變量中選出對因變量有影響的自變量，並可以給出預測公式用於預測。而因變量為二分類的稱為二項logistic迴歸，通常再解釋變量為0和1二值品質變量的時候採用。

Logistic 迴歸模型的假設檢驗——常用的檢驗方法有似然比檢驗（likelihood ratio test） 和 Wald檢驗）

似然比檢驗的具體步驟如下：

1：先擬合不包含待檢驗因素的Logistic模型，求對數似然函數值INL0

2：再擬合包含待檢驗因素的Logistic模型，求新的對數似然函數值InL1

3：最後比較兩個對數似然函數值的差異，若兩個模型分別包含l個自變量和P個自變量， 似然比統計量G的計算公式為 G=2(InLP - InLl). 在零假設成立的條件下，當樣本含量n較大時，G統計量近似服從自由度為 V = P-l 的 x平方分佈，如果只是對一個迴歸係數（或一個自變量）進行檢驗，則 v=1.

wald 檢驗，用u檢驗或者X平方檢驗，推斷各參數βj是否為0，其中u= bj / Sbj， X的平方=（bj / Sbj)， Sbj 為迴歸係數的標準誤。

小提示：

這裏的“二元”主要針對“因變量”所以跟“曲線估計”裏面的Logistic曲線模型不一樣，二元logistic迴歸是指因變量為二分類變量是的迴歸分析，對於這種迴歸模型，目標概率的取值會在（0-1），但是迴歸方程的因變量取值卻落在實數集當中，這個是不能夠接受的，所以，可以先將目標概率做Logit變換，這樣它的取值區間變成了整個實數集，再做迴歸分析就不會有問題了，採用這種處理方法的迴歸分析，就是Logistic迴歸。

二元邏輯迴歸模型 ：Logit P=in（( p / 1-p ) ）

設因變量為y， 其中“1” 代表事件發生， “0”代表事件未發生，影響y的 n個自變量分別為 x1， x2 ，x3 xn等等，記事件發生的條件概率為 P，那麼P= 事件未發生的概理為 1-P，事件發生跟”未發生的概率比 為( p / 1-p ) 事件發生比，經過對數轉換，即可得到Logistic迴歸模型的線性模型。

二元邏輯迴歸的適用條件

因變量為二分類的分類變量或者某事件的發生率（一個研究對象重複計數現象指標不適用）

自變量與logit(p)之間有線性關係

殘差合計為0，且服從二項分佈

各觀測變量相互獨立

二元邏輯迴歸操作

二元邏輯迴歸在SPSS裏可以通過對話框直接操作，也可以通過句法編輯器實現。本節主要從對話框操作入手，介紹如何在spss裏使用對話框進行二元邏輯迴歸分析

1、選擇數據文件《少先隊組織認同》（以此為例下不重複） 。

2、打開spss統計軟件，依次點擊[分析]——[迴歸]——[二元logistic]，數據集少先隊認同為因變量，社會評價、性別、年級、家庭支持、同伴關係等為自變量，將因變量和自變量依次放入指定的選項框中。

3點擊[分類]，將為分類變量的自變量放入右側[分類協變量]框中，本案例的自變量性別、年級等為分類變量，將這些分類的自變量選入右側框中。

4、[參考類別]選擇[最後一個]或[第一個]均可，這裏選擇默認的[最後一個]，點擊[繼續]。

5、點擊[保存]，勾選[概率]、[組成員]，然後[繼續]。

6、點擊[選項]，勾選[霍斯默-萊梅肖擬合優度]和[95%的置信區間]，然後[繼續]。

7、自變量進入模型方式選擇輸入，也就是全部進入。然後點擊[確定]，輸出結果。

二元邏輯是什麼

二元邏輯有兩個因子，通過兩個因子的構成和相互聯繫來體現。

二元邏輯簡單地説就是把對世界的判斷分為“是”與“非”兩種選擇，非此即彼。

二元邏輯必然帶來二元論，其主張世界有精神和物質兩個獨立本源的哲學觀。二元論機械地割裂了物質與精神的關係，是一種試圖調和唯物主義和唯心主義的哲學觀。在一定層面上二元論也是一種認識問題的有效方法，因為它來源於實際經驗，如對善與惡、美與醜、好與壞的區分等等。在認識事物的態度上，我們在很大程度上習慣於運用二元分立的方法，這種態度反映在對藝術問題的認識上，表現出的則是理性與感性的二分、不同派系的二分、不同學統的二分等等。往往是各據一理，相持不下。對事物的認識堅持自我立場固然是必要的，但卻不能偏執一端，唯我自恃。若不能夠跳出物象之表，卻分別執著，常常會導致對問題認識的偏頗。