여러 예측 변수에 대한 승산비 계산내 데이터는 3개의 응답(노출 시간)이 있는 하나와 2개의 응답(성별.
나는 log reg를 잘 할 수 있고 내 두 변수를 교차하지만 내 OR을 해석하는 방법을 모르겠습니다.
알고 싶습니다: 또는 초기에 노출된 여성의 경우. 어떻게 얻을 수 있습니까? 그것은 이미 표에 있습니까, 아니면 여성의 OR에 조기 노출의 OR를 곱해야 합니까?
그리고 그것이 이미 테이블에 있다면 어떻게 초기에 노출된 수컷을 얻을 수 있습니까?
나는 내 고문과 이야기했고 그는 명목이 갈 길이라고 주장하므로 그것이 내가 한 것입니다.
Re: 여러 예측 변수에 대한 승산비 계산이런,
글쎄, 그 링크에 대해 정말 감사합니다. 그것들은 정확히 제가 필요한 것입니다!
Re: 여러 예측 변수에 대한 승산비 계산맞습니다. JMP는 상호 작용에 대한 승산비를 제공하지 않는 것 같습니다.또한 그것들을 계산하는 것이 다소 복잡해 보이지만 할 수 있습니다.세부 정보를 제공하기 위해 다음을 찾았습니다.
http://www.ats.ucla.edu/stat/stata/seminars/interaction_sem/interaction_sem.htm
또한 초기 슬라이드
http://www.cantab.net/users/filimon/cursoFCDEF/will/logistic_interact.pdf
해야 할 일을 보여줍니다.
Re: 여러 예측 변수에 대한 승산비 계산근데 내가 이미 한 것 같은데? 성별, 노출 상태 및 성별*노출 상태의 3가지 모델 효과가 있으며 이에 대한 OR이 없습니다. 매개변수 추정치와 효과 우도 비율을 얻었기 때문에 계산할 수 있을 것이라고 생각했습니다. 또한 주어진 OR의 일부일 수도 있습니다. 알아낼 수 없습니다.
이것은 OR 출력이지만 변경되지 않은 상태에 대한 암컷 후기 중성화는 어디에 있습니까?
| 레벨 1 | /2 단계 | 교차비 | 문제>치스크 | 하위 95% | 상위 95% |
| 늦은 중성화 | 조기 중성화 | 2.8559149 | 0.1924 | 0.5895623 | 13.834415 |
| 변경되지 않음 | 조기 중성화 | 1.2280227 | 0.7489 | 0.3490645 | 4.3202328 |
| 변경되지 않음 | 늦은 중성화 | 0.4299927 | 0.1203 | 0.1482636 | 1.2470607 |
| 조기 중성화 | 늦은 중성화 | 0.3501505 | 0.1924 | 0.0722835 | 1.6961735 |
| 조기 중성화 | 변경되지 않음 | 0.8143172 | 0.7489 | 0.231469 | 2.8648004 |
| 늦은 중성화 | 변경되지 않음 | 2.3256207 | 0.1203 | 0.8018856 | 6.744742 |
| | | | | | |
| 성별에 대한 배당률 | | | | | |
| 레벨 1 | /2 단계 | 교차비 | 문제>치스크 | 하위 95% | 상위 95% |
| 남성 | 여성 | 1.1581507 | 0.789 | 0.3950657 | 3.3951648 |
| 여성 | 남성 | 0.8634455 | 0.789 | 0.2945365 | 2.5312246 |
Re: 여러 예측 변수에 대한 승산비 계산내가 틀릴 수도 있지만 시간과 성별 사이의 교차점을 예측 변수로 포함해야 하는 것 같습니다.그것은 당신이 찾고있는 자체 배당률을 가질 것입니다.두 예측 변수에 대한 승산비만으로 이를 도출할 수 있다는 것은 전적으로 가능하지만(의심하긴 하지만) 그렇게 하는 방법을 알 만큼 똑똑하지는 않습니다.
