复杂样本 Logistic 回归：选项

估值。 在这一组中，可以控制模型估计中使用的各种条件。

最大迭代次数。 算法将执行的最大迭代次数。指定一个非负整数。
最大折半次数。 每次迭代时，步长都会减去因子 0.5，直到对数似然估计增加或者达到最大步骤对分。指定一个正整数。
根据参数估值更改限制迭代。 如果选择此项，算法将在参数估计值的绝对或相对变化小于指定值（必须为非负值）的迭代之后停止。
根据对数似然估计更改限制迭代。 如果选择此项，算法将在对数似然估计函数的绝对或相对变化小于指定值（必须为非负值）的迭代之后停止。
检查数据点的完整分隔。 如果选择此项，算法将执行检验以确保参数估计值具有唯一值。当过程可生成一个正确对每个个案进行分类的模型时，将发生分离。
显示迭代历史记录。 从第 0 次迭代（初始估计）开始，在每 n 次迭代时显示参数估计值和统计。如果选择打印迭代历史记录，则无论 n 值为多少，将总是打印最后一次迭代。

用户缺失值。 所有设计变量以及因变量和任何协变量都必须包含有效数据。从分析中删除含有任何这些变量的无效数据的个案。使用这些控制可以确定是否在层次、聚类、子群体和因子变量中将用户缺失值视为有效。

置信区间。 这是系数估值、取幂系数估值和几率比的置信区间度。指定大于等于 50 且小于 100 的值。

如何指定复杂样本 Logistic 回归的选项

此功能需要“复杂样本”选项。