パラメータ推定値の意味私は、男性と女性が他国で働くことを妨げるものについて研究しています。 私の表がありますが、有意水準 0,0017 では、女性は男性よりも政治的要因によって落胆していると結論付けることができます。 しかし、「見積もり」を理解しているかどうかは完全にはわかりません。 -1,2699 については何と言えますか?
このスコアは、その国に住み、働きたいという欲求をどのように阻害する要因かをランキングしたものです。 1 - やる気を失わない、から 5 - とてもやる気を失わせるまで。
Re: パラメータ推定値の意味Nominal Logistic Fit プラットフォームを使用している。 反応には5段階あるとおっしゃっていましたね。 それが本当であれば、別の報告書が作成されるでしょう。 回答のある列には本当に 5 つのレベル (1 ～ 5) があるのでしょうか? 文字データ型または数値データ型を使用していますか? 通常のモデリングタイプを使用していますか? このような応答は本質的に通常のものであるため、ランキングや差異に関する追加情報を利用できます。 この調整により、自動的に順序ロジスティックフィット プラットフォームが表示されます ([分析] > [モデルのフィット] から開始します)。
パラメーター推定値は、線形予測子の係数です。 したがって、カテゴリカル予測子の特定のレベルがある場合、または連続予測子の場合は 1 単位の変化がある場合の応答の変化を表します。 これは、連続応答による重回帰分析と同じことを意味します。
ここでの違いはレスポンスです。 それは、ロジットという変換を通じて連続的です。 線形予測子を log( ods ) に当てはめています。順序応答では累積ロジットが使用されるため、線形予測子を log( Pr( レベル i 以下 ) / Pr( レベル i+1 以上 ) に当てはめることになります。 あなたの場合、ロジットは 4 つになります (ロジットの数は常に応答レベルの数より 1 減ります)。 実際には、パラメータ推定値のセットが 4 つありますが、順序応答の場合には共通の切片が使用されます。
[列の保存] > [予測式] を選択し、データ テーブルを調べることで、順序ロジスティック回帰モデルの明示的な形式を観察できます。 線形予測子用に 1 つの列があり、次に各レベルの確率の逆変換があります。 最後に、最も確率の高いレベルの予測が得られます。
Re: パラメータ推定値の意味いくつかの連続因子を使用してバイナリ ロジスティック回帰を当てはめているようです。 したがって、それぞれの推定値は次のことを測定します。対数オッズ比(aks logit) 因子の。 たとえば、政治の場合、政治が 1 単位増加すると、減少対数オッズ比では 1.2699 です。 より広く使用されている尺度は次のとおりです。オッズ比、JMP でリクエストできます。
http://www.jmp.com/support/help/13/Odds_Ratios_Nominal_Responses_Only.shtml
ロジスティック回帰パラメータに関する追加のオンライン リソース:
https://www.unm.edu/~schrader/biostat/bio2/Spr06/lec11.pdf
Re: パラメータ推定値の意味@Mark_Baileyマーク 何かを明確にしていただくために、この非常に古いスレッドに飛びつくことを気にしないでください。 連続予測子が比率 (0 から 1 まで連続) である場合、連続予測子の 1 単位の変化は何になりますか? ０から１への変化でしょうか？
Re: パラメータ推定値の意味はい、連続予測変数の 1 単位の変化は、常に予測変数レベルの差が 1 であることを意味します。 0 から 1 への変化が単位の変化です。 回帰では、間隔予測子と比率予測子は区別されません。
