ロジスティックフィットグラフが間違っていますか？<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />はいまたはいいえの反応に対して、月数でロジスティックな年齢に合わせる。 生成されたグラフがわかりません。 yesとnoの間の値が表示されます。データのパターンにも従いません。 年齢が上がるにつれて、データが明らかに逆数を示すとき、トレンドラインは「はい」の応答に進みます。 Rでグラフ化すると、JMPで作成されたグラフの正反対です。 両方のプログラムで同じパラメーター推定値ですが、Rは正しいグラフを持っているようです。 非常に混乱！これがビジュアルです。
再：ロジスティックフィットグラフが間違っていますか？ありがとうございました！はい、これはロジスティック回帰を見る一般的な方法として私には説明されていましたが、図/プロットは私の頭を混乱させるだけでした。 今では意味があります。 ご意見をいただきありがとうございます。
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再：ロジスティックフィットグラフが間違っていますか？どうもありがとうございます！！！私は本当にあなたの助けに感謝します
再：ロジスティックフィットグラフが間違っていますか？それを追加してくれてありがとう、ダノ ！それは私が完全にスキップしたことを言及するための非常に重要なポイントです！
再：ロジスティックフィットグラフが間違っていますか？ここでもう1つ指摘しなければならないことは、Xの任意の値において、Y応答の全確率（YesおよびNo）が100％であることです。 したがって、Age = 0では、Yesは約50％、Noは約50％です。 60歳のとき、はいは約20％、いいえは約80％です。 ロジスティック回帰プロットを表示するときは、相関プロットではなく確率プロットとして考えることを忘れないでください。
再：ロジスティックフィットグラフが間違っていますか？Julianのメモの後継として、JMPはアルファベット順が使用されているので（いいえの前に来る）、実際には「いいえ」の応答の可能性についてモデル（およびグラフ）を作成します。レスポンス列にValue Ordering列プロパティを追加し、最初に "yes"を指定することでこれを変更できます。これはあなたが見ることを期待するだろう絵になります。
再：ロジスティックフィットグラフが間違っていますか？こんにちは jcampbell-smith 、
私は確かにそれがどのように混乱を招くかもしれないかを見ることができます！しかし、JMPは間違ってプロットしているのではなく、何か違うものをプロットしていて、さらに重要なことには、より複雑なロジスティックモデルのプロットに一般化することができます。上記の例では、行より上の観測値は「はい」の応答であり、行より下の観測値は「no」の応答です。X空間内の点の位置は、その観測に対して測定されたものを反映しますが、線の上または下以外のY空間内の正確な位置は任意です。 この最後の点は重要です。JMPは、観察がどこにあるのか、そして線の上または下にある確率があなたのXにどのように依存するかを視覚的な方法で伝えるためにスペースを埋めることです。与えられたX値で "no"応答の確率を示します。お分かりのように、Xの値が大きくなるとYの応答がはるかに少なくなり、Lの値が大きくなるとそれよりはるかに多くの値が得られるため、Xが大きくなるにつれてyesとなる確率が低くなります。Xの値は、（Rや他のソフトウェアで行われているように）各空間内でジッタが発生しない限り、非常に見づらいものです。
詳細については、以下がロジスティックレポートの基本文書です。
ロジスティックレポート
そして、ここにいくつかの追加の例があります。
ロジスティック回帰のその他の例
2番目のリンクでは、序数および多項ロジスティック回帰を使ったいくつかの例を見ることになります。これは、私がもう一つのソフトウェアをうまくグラフィカルに表示したことはありません。
例えば：
これが役に立つことを願っています！
ジュリアン
