多元逻辑回归

多元逻辑回归是逻辑回归的扩展，用于解决多分类问题。在多元逻辑回归中，我们的目标是将样本分为多个有序或无序的类别。为了实现这一点，我们使用了一种称为Softmax函数的映射函数，它将线性组合的特征转换为每个类别的概率。通过选择具有最高概率的类别，我们可以确定样本的分类。

数据说明：

多元逻辑回归是一种用于探究多分类因变量与多个自变量之间关系的统计方法。它是逻辑回归模型的扩展，用于处理有多个离散分类的因变量。多元逻辑回归分析通过估计回归系数，研究自变量对多分类因变量的影响。

在这个多元逻辑回归分析中，我们研究了"兄弟姐妹个数"作为因变量，并对其进行了多分类分析。我们有80个样本，其中37.5%的样本兄弟姐妹个数为0.0，32.5%为1.0，30%为2.0。

模型评价：

模型评价指标包括似然比卡方值（-86.973）、p值（0.888），AIC（185.947）和BIC（200.239）。p值用来评估模型的显著性，AIC和BIC用于比较不同模型的拟合优度。

在本次分析中，似然比卡方值较低，说明模型的拟合优度相对较好。同时，p值大于0.05，说明自变量的影响不显著。AIC和BIC的值较小，表示该模型对数据的拟合较好。

分析结果如下所示：

将A1,A2作为自变量，而将兄弟姐妹个数作为因变量进行多元Logit回归分析,从上表可以看出，总共有80个样本参加分析。

模型的似然比卡方检验的结果显示，似然比卡方值为-86.973显著性P值为0.888>0.05，水平上不呈现显著性，可以接受原假设，因而模型是无效的。

变量A1的显著性P值为 0.507>0.05，水平上不呈现显著性，不能拒绝原假设，因此A1不会对兄弟姐妹个数产生显著性影响。变量A2的显著性P值为 0.493>0.05，水平上不呈现显著性，不能拒绝原假设，因此A2不会对兄弟姐妹个数产生显著性影响。

结果解释:

根据多元逻辑回归模型的结果，我们得到以下结论：

对于兄弟姐妹个数为1.0的情况，常数项的回归系数为0.836，标准误差为1.259，p值为0.441。这表示在其他自变量不变的情况下，兄弟姐妹个数为1.0的概率为0.507。回归系数的95%置信区间为[-1.632, 3.304]，说明该结果的可靠性较低。
对于兄弟姐妹个数为2.0的情况，常数项的回归系数为0.004，标准误差为1.325，p值为0.000。这表示在其他自变量不变的情况下，兄弟姐妹个数为2.0的概率为0.998。回归系数的95%置信区间为[-2.592, 2.600]，说明该结果的可靠性较低。

结果解读:

通过分析多元逻辑回归模型的结果，我们得出以下结论：

需要注意的是，模型结果的解释需要考虑到数据的特点和分析的背景。在本次分析中，模型的拟合优度较好，但自变量的影响不显著。同时，模型结果的可靠性有待进一步验证。