精选优质文档-倾情为你奉上Logistic回归方法及在客户流失分析中的应用1 Logistic回归方法1.1 Logistic回归方法概述Logistic回归是一种描述多种独立变量与因变量(只有两种结果)之间关系的模型逼近法,其主要目的是为了进行分类,同时预估事件发生的概率。它可以考察多个属性变量在识别将要流失客户方面的集成贡献。应用Logistic回归方法可以深入理解客户流失的原因,分析哪些因数对于客户流失有影响,从而得到如何处理客户流失的线索。1.2 Logit变换在客户流失分析问题中,给定一个客户,我们可以设客户选择方案Y=1表示客户正常使用,Y=0表示客户流失;P表示客户选择某一方案的概率,那么一定有0P1。由于Y取值离散,因此很难用线性模型描述概率P与自变量的关系,另外如果P接近两个极端值,此时一般方法难以较好地反映P的微小变化。为此在构建P与自变量关系的模型时,变换一下思路,不直接研究P,而是研究P的一个严格单调函数G(p),并要求G(p)在P接近两端值时对其微小变化很敏感。于是Logit变换被提出来:Logit(p)=ln()