首先多元有序logistic回归是针对因变量水平数大于2并且为有序变量10的一个情况。做了一个多因素Logistic回归分析得到的结果呢就是一个独立影响因素。π2π3呢就是水平数2和3发生的概率然后这个π一比上π二加π三。SPSS关于有有序logistic这些回归分析的一些模块。说明这个模型是显著的也就是说至少有一个变量的系数是显著的。看到左侧是放置我们变量的因变量就放置我们的这个有序变量。说明是

数据名称：2022年最新更新的中国分层级道路数据。数据来源：Open Street Map。数据展示下载数据后，打开ArcGIS，将数据加载至ArcGIS中即可使用。在ArcGIS打开后，可以看到道路字段是下面这样的。各字段代表意义如下：fclass：道路等级；name：道路名称：ref：道路编号；oneway：单双线通行情况；maxspeed：最高通行速度；bridge：桥梁，T是桥梁，F不是桥

描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。集中趋势分析：集中趋势分析主要靠平均数、中数、众数等统计指标来表示数据的集中趋势。例如被试的平均成绩多少？是正偏分布还是负偏分布？离中趋势分析：离中趋势分析主要靠全距、四分差、平均差、方差（协方差：用来度量两个随机变量

其基本思想是变量的降维，就是将原来众多的具有一定相关性的变量重新组合成一组新的相互无关的综合变量来代替原来的变量。将注意力集中于各次观测中具有最大变异的那些变量，对各次观测中变化不大的变量，可视为常数处理， 因而降低了问题中的变量的维数。某研究者测得84名10岁男孩的身高（cm）、坐高（cm）、体重（Kg）、胸围（cm）、肩宽（cm）、肺活量（l）等6项生长发育指标，试利用主成分分析找出少数几个相

而一些原本类别是0的样本，却被预测为了1。随着分类的概率阈值的减少，Sensitivity和1-Specificity也相应增加（也即Specificity相应减少），所以ROC曲线呈从左下角垂直上升到顶线，水平方向向右延伸到右上角的递增态势。ROC曲线图中45度线下的面积是0.5，ROC曲线与它偏离越大，越向左上方靠拢，它下方的面积（AUC）就越大，其AUC值也越接近于1。因此，preddef2

条图：gra x1 x2, bar by(group) sh(31) l1("rate of die") b1("comparison of rate of die")//对x画直方图，分为9组，X轴为10,20,30,40，y轴为0,1,2,3，加上正态分布曲线，标题与坐标轴的距离（1-8），下坐标轴加标题为height(cm)exactfisher确切概率法。//把y1-y10,z1-z5分别