二元逻辑回归算法
二元逻辑回归是一种用于分析因变量为二分类变量的统计方法。其基本原理和SPSS解析如下：
odds1. 比数（odds）：odds = p / (1 - p)，其中p为阳性概率，阴性概率为(1 - p)。
2. ln(odds)：这使得自变量对因变量的影响在0-1之间。
3. 回归方程：logit§ = ln(p / (1 - p)) = a + β1 * x1 + β2 * x2 … + βm * xm。这里的logit是逻辑单位，表示比数的自然对数。
4. 比分检验：以非饱和模型为基础判断自变量是否应该进入模型，显著性小于0.05，则应进入模型。
5. Wold检验：用于检验每个自变量是否与因变量有显著性影响，当存在多重共线性时，结果可能不准确。
6. OR比数比（Odds Ratio）：OR = Exp(β)，表示自变量对因变量的影响大小。
7. 分类变量引入模型必须要以哑变量或者虚拟变量的形式引入。
此外，参数β的求解方法常用的有两个，一个是梯度下降法，另一个是牛顿迭代法。

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