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符号回归模型P小于0.0001的29个数据
发布于 2024-05-16 00:15:01
符号回归模型P小于0.0001的29个数据，这个表述并不清晰。然而，我可以给你提供一些一般性的信息关于符号回归模型和相关的假设检验。
符号回归（Logistic Regression）是一种广泛使用的统计方法，用于解决二分类问题。在符号回归中，因变量是布尔型（0或1），自变量可以是分类变量或连续变量。符号回归的目标是建立一个逻辑函数，用来预测一个样本属于某个特定类别的概率。
P值是假设检验中的关键概念，用于判断观测数据是否支持原假设（null hypothesis
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