Logistic Fit Y by X の解釈に関するヘルプこんにちは、
私はこの問題をすでに数回観察しており、データを正しく解釈するために助けが必要です:
公称アウトカム (投薬を受けた: ミルリノン) は、Fit Y by X (年齢) によって連続変数と比較されます。 ロジスティック フィット X が生成されます。
年齢が高くなるほど、ミルリノンを摂取する被験者の頻度が高くなるようです.
変数を逆にするか、age を順序変数として使用すると、まったく逆になります。
ロジスティック モデルのグラフは、序数モデルと同じ方向を示す必要があります (年齢が高くなるほど使用比率が低くなります)。ロジスティック モデルで計算された OR も逆にする必要がありますか?
ロジスティックフィットモデルを完全に間違って解釈している可能性がありますか?
または、どうすればそれを好転させることができますか？
どうもありがとう、マーク
Re: Logistic Fit Y by X の解釈に関するヘルプすごい ！ ありがとう ！
Re: Logistic Fit Y by X の解釈に関するヘルプロジスティック プロットの右側は限界確率を示します。 0 の確率は、目盛りにプロットされます。 1 の確率は 1-Pr(0) です。ロジスティック曲線は条件付き確率を示します。 0 の確率は曲線です。 1 の確率は 1-Curve です。 上向きの曲線は、結果が 0 になる確率が増加していることを意味します。
JMP は自然順序付けを使用します。 したがって、最初のレベルは 0 で、2 番目のレベルは 1 です。 JMP は常に、第 1 レベルと第 2 レベルの対数オッズを計算します。 異なる値を使用するか、Value Ordering 列プロパティを適用して、必要な順序を適用できます。
Re: Logistic Fit Y by X の解釈に関するヘルプありがとう ！
しかし、ロジスティック フィットでのグラフは逆 (1 が上 / 0 が下) を示していませんか?
JMPに順序を逆にするように指示するにはどうすればよいですか?
どうもありがとう ！
Re: Logistic Fit Y by X の解釈に関するヘルプロジスティック回帰の出力をよく見てください。「対数オッズが 0/1 の場合」と表示されています。したがって、上向きの曲線は、年齢が高いほど 0 の可能性が高いことを意味します。ロジスティック回帰を実行する場合、JMP に 0/1 の順序を逆にするか、出力を解釈する前に小さな文字を確認するように指示できます。
