X에 의한 Logistic Fit Y의 해석에 대한 도움말여보세요,
이 문제는 이미 몇 번 관찰되었으며, 데이터를 올바르게 해석하는 데 도움이 필요합니다.
명목 결과 (약물 : milrinone을 받음)는 X (연령에 따라 다름)에 의해 Y에 의해 연속 변수와 비교됩니다. 물류 적합 X가 생성됩니다.
나이가 들면서 밀리 뇽을받는 피실험자의 빈도가 높습니다.
정반대의 사실입니다. 변수를 돌리거나 나이를 사용하면 서수 변수가됩니다.
로지스틱 모델의 그래프는 서수 모델과 동일한 방향으로 표시되어야하며 (고령에서 덜 비례하게 사용됨), 로지스틱 모델의 계산 된 OR도 반전되어야합니까?
물류 적합 모델을 완전히 잘못 해석 할 수 있습니까?
아니면 어떻게 할 수 있습니까?
많은 감사와 함께, 마크
다시 : X로 물류 적합 Y의 해석에 대한 도움말좋아! 감사 !
다시 : X로 물류 적합 Y의 해석에 대한 도움말물류 곡선의 오른쪽은 한계 확률을 나타냅니다. 0의 확률은 눈금에 그려집니다. 확률은 1-Pr (0)입니다. 물류 곡선은 조건부 확률을 나타냅니다. 확률은 0입니다. 1의 확률은 1- 커브입니다. 상향 경 사진 곡선은 0 개의 결과 확률이 증가하고 있음을 의미합니다.
JMP는 자연 순서를 사용합니다. 따라서 첫 번째 수준은 0이고 두 번째 수준은 1입니다. JMP는 항상 첫 번째 수준과 두 번째 수준의 로그 확률을 계산합니다. 다른 값을 사용하거나 값 순서 열 속성을 적용하여 원하는 순서대로 지정할 수 있습니다.
다시 : X로 물류 적합 Y의 해석에 대한 도움말감사 !
그러나 반대쪽 (1은 위 / 0 아래)을 나타내는 물류 적합성 그래프가 아닙니까?
JMP에게 명령을 거꾸로 할 수 있다고 어떻게 말할 수 있습니까?
많은 감사합니다!
다시 : X로 물류 적합 Y의 해석에 대한 도움말로지스틱 회귀 분석 결과를 자세히 살펴보면 "로그 확률이 0/1 일 때"라고 표시됩니다. 따라서 상향 경 사진 곡선은 노년층이 0 일 가능성이 높다는 의미입니다. 로지스틱 회귀 분석을 실행하면 JMP에게 0/1 순서를 뒤집을 수 있습니다. 출력을 해석하기 전에 작은 글자를 보도록하십시오.
