이진 로지스틱 회귀 분석에서 불균등 샘플링 비율최근에 일련의 바이너리 로지스틱 회귀 분석을 검토했으며, 검토자가 내 입력 데이터에서 불균등 한 샘플링 비율로 인해 내 결과가 잘못되었다는 사실을 알게되었습니다. 나는 2 가지의 반응을 보입니다 : 존재와 부재, 그리고 존재의 전반적인 희박과 결핍 데이터의 보급으로, 나는 부재 데이터가 존재 데이터의 2 배가되도록 설정했습니다. 내가 알지 못했던 것은 방정식의 요격 항이 입력 샘플 크기의 로그 오즈 비율을 포함하므로 각 모델은 환경 패턴의 함수 일뿐만 아니라 표현 된 각 클래스의 상대적 유행의 함수이기도합니다 샘플링 비율로. 내 비율이 1 : 2 였기 때문에 각 모델의 인터셉트에 로그 오딧 비를 추가하여 절편을 수정해야했습니다. ln (n2 / n1) 또는 ln (2/1) 또는 ln (2) = 0.69315입니다. 이렇게하지 않으면, 분명히 내 모델은 존재와 반대로 결석 예측에 편향됩니다. 분명히 JMP는이 클래스 비율 패턴을 고려하지 않음으로써 잘못된 결과를 산출합니까? 나는 통계 학자가 아니며 독립적으로 이것을 확인할 수는 없지만 누군가가 더 많은 정보를 입력했는지 알아보기 위해 이것을 지적하고자했습니다. 건배.
