Question

我在R中进行逻辑回归苦苦挣扎。我有一个相当复杂的数据框（具有15.550个观察值），并尝试进行逻辑回归，其中结果非常出乎意料，并且对于以前的研究结果（每个输入变量都不切实际）在0.01的间隔内是显着的）。这就是为什么我尝试使用非常基本的变量来测试我的方法的原因：

因变量（strat）是专利申请是否具有战略意义（1）或不是（0），并被定义为具有两个级别的因子，使其具有资格作为基本二元逻辑回归的因变量。

自变量Decl.lag是一个连续的数字变量，范围是2到2700，代表天。

现在要说的是，我之前是根据天数得出该strat变量的。因此，在2-123天之间，该观察被宣布为策略性（1），在124-2700天之间，该观察被宣布为非策略性（0）。这就是为什么我认为这是测试我对如何使用strat作为因变量对我的数据集应用逻辑回归的基本理解的理想方案（当然，我实际上想测试除定义变量strat的日子以外的其他变量）。因此，所有低于123的Decl.Lag值都产生1，高于123的所有Decl.Lag值都产生0。我期望结果是完全有意义的，但实际上不是。运行回归的代码如下：

logTest <- glm(strat ~ Decl.lag, family = "binomial", data = decls_long)
summary(logTest)

我得到的输出是：

Deviance Residuals: 
  Min         1Q     Median         3Q        Max  
  -0.003271   0.000000   0.000000   0.000000   0.003138  `

 Coefficients:
        Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
 (Intercept)  3008.48    6400.08    0.47    0.638
 Decl.Lag      -24.36      51.83   -0.47    0.638

 (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

 Null deviance: 1.7505e+04  on 15549  degrees of freedom
 Residual deviance: 1.0963e-03  on 15548  degrees of freedom<code>

有人可以说明我对这种数据如何应用逻辑回归的任何基本误解吗？提前非常感谢您的帮助！

R中简单逻辑回归的输出意义

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