¿Logístico gráfico de ajuste incorrecto?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Hacer un ajuste logístico de la edad en meses frente a una respuesta de sí o no. No entiendo la gráfica producida. Muestra valores entre sí y no. Tampoco sigue el patrón de los datos. A medida que aumenta la edad, la línea de tendencia pasa a la respuesta "sí" cuando los datos muestran claramente lo inverso. Cuando se grafica en R, es exactamente lo contrario de la gráfica producida en JMP. Estimaciones de los mismos parámetros en ambos programas, pero R parece tener un gráfico correcto. ¡Muy confundido! Aquí hay un visual.
Re: Logistic Fit Graph Wrong?¡Gracias! Sí, esto se me describió como una forma general de ver las regresiones logísticas, pero la figura / trama me estaba confundiendo. Tiene sentido ahora. Realmente aprecio tu aporte!
Re: Logistic Fit Graph Wrong?¡¡Gracias!!
Re: Logistic Fit Graph Wrong?¡¡¡Muchas gracias!!! Realmente aprecio tu ayuda
Re: Logistic Fit Graph Wrong?Gracias por agregar eso, DanO ! ¡Es un punto muy importante para mencionar que me salté completamente!
Re: Logistic Fit Graph Wrong?Otro punto a destacar aquí: en cualquier valor dado de X, la probabilidad total de las respuestas Y (Sí y No) es del 100%. Por lo tanto, en Edad = 0, el Sí está en aproximadamente el 50% y el No está en aproximadamente el 50% en un pozo. En Edad = 60, el Sí es alrededor del 20% y el No es alrededor del 80%. Siempre les recuerdo a las personas cuando les muestro una gráfica de regresión logística para que la vean como una gráfica de probabilidad en lugar de una gráfica de correlación.
Re: Logistic Fit Graph Wrong?Como seguimiento a la nota de Julian, JMP en realidad construye el modelo (y el gráfico) para la probabilidad de una respuesta de "no", ya que se usa un orden alfabético (no viene antes de sí). Puede cambiar esto agregando una propiedad de columna de Orden de valor a su columna de respuesta y especificando "sí" primero. Esto resultaría en la imagen que esperaría ver.
Re: Logistic Fit Graph Wrong?Hola jcampbell-smith ,
¡Ciertamente puedo ver cómo eso puede parecer confuso! Sin embargo, JMP no está trazando incorrectamente, sino que está trazando algo diferente y, lo que es más importante, se puede generalizar en parcelas para modelos logísticos más complicados. En su ejemplo anterior, cualquier observación sobre la línea es una respuesta "sí", y cualquier observación debajo de la línea es una respuesta "no". La ubicación de los puntos en el espacio X refleja lo que se midió para esa observación, pero la ubicación exacta en el espacio Y, aparte de estar por encima o por debajo de la línea, es arbitraria. Este último punto es importante ... JMP es espacio de relleno para transmitir de manera muy visual dónde están las observaciones, y cómo la probabilidad de estar por encima o por debajo de la línea (responder Sí o No) depende de su X. La línea que divide el área es mostrando la probabilidad de una respuesta "no" en un valor X dado. Como puede ver, la probabilidad de una respuesta de sí está disminuyendo (no aumenta la respuesta) a medida que aumenta X, ya que puede ver que hay muchas menos respuestas de Y sobre la línea con valores más altos de X, y muchos más valores sobre la línea con valores bajos valores para X, algo que es muy difícil de ver sin las vibraciones dentro de cada espacio (como se hace en R u otro software).
Para más información, aquí está la documentación básica sobre el informe logístico:
El informe logístico
Y aquí hay algunos ejemplos adicionales:
Ejemplos adicionales de regresión logística
En el segundo enlace, verá algunos ejemplos con regresión logística ordinal y multinomial, algo que no he visto mostrar gráficamente otra pieza de software.
p.ej:
¡Espero que esto ayude!
Julian
