点のロジスティック プロットの解釈ロジスティックプロットの点を理解しようとしています。 Y を公称値、X を連続値として Fit Y by X を使用すると、ロジスティック曲線が得られます。曲線は完全に理解できますが、点は私には意味がわかりません。JMP のヘルプには次のように記載されています。「ロジスティック確率プロットは、ロジスティック モデルがどのようなものに適合しているかの全体像を示します。 それぞれにバツ値、確率スケールy方向は、各応答カテゴリの確率に分割 (分割) されます。 確率は、曲線間の垂直距離として測定され、すべての曲線の合計が計算されます。 Yカテゴリ確率の合計は 1 になります。」Y のレベルが 2 つだけなので、これにより、X 軸から曲線までの垂直距離と曲線の上の距離が説明されます。これらは 2 つのクラスの確率です。しかし、ポイントに関しては、私が見つけた唯一の説明は次のとおりです。「データのマーカーは、その位置に描画されます。」バツ-コーディネート、とy位置は、その行の応答カテゴリに対応する範囲内でランダムに変動します。」誰かそれが何を意味するのか教えてもらえますか？一体なぜ、ポイントをランダムに揺らす必要があるのでしょうか?
Re: 点のロジスティック プロットの解釈私もこれを解釈するのに同じように苦労していましたが、色付けが本当に役に立ちました、ありがとうマーク!Re: 点のロジスティック プロットの解釈ステータスごとに色を付けて、ロジスティックでのモザイク プロットの解釈に役立つかどうかを確認してください。
Re: 点のロジスティック プロットの解釈私も基本的に Dale と同じ質問をしています。次のようなプロットを作成したいと思います。
a) 推定されたロジスティック曲線を表示します
b) カテゴリ応答変数の値に関する情報を伝える方法でデータを表示します。
私は主にバイナリ応答データに対してロジスティック回帰を使用します。これは、古典的なタイタニック号の生存データを使用した例です。応答変数は「ステータス」で、生存または死亡の値をとります。グラフ ビルダーを使用すると、Dale が前回の投稿で言及したと思われるプロットを作成できますが、ロジスティック回帰曲線は使用しません。
これにはジッターがあり、これは重要ですが、どのデータ ポイントが「生き残った」のか、どのデータ ポイントが「死んだ」のかが明確になるように制限されたジッターです。
ロジスティック回帰モデルを実行したときに得られるプロットは次のとおりです。
ここで、各点の垂直方向の位置は完全にランダムであるように見えるため、情報は得られません。垂直ローカルの意味について何か見逃しているでしょうか?ジッターの値は理解していますが、ジッターが多すぎるため、どのデータ ポイントが応答のどのカテゴリに属しているかを識別できなくなっているようです。
これらの種類のプロットを (GUI を介して) 組み合わせて、グラフ ビルダーがロジスティック曲線を重ね合わせたプロットを作成する方法はありますか?
ありがとう、
ベン
Re: 点のロジスティック プロットの解釈残念ながら、x 軸に沿った位置は重要であり、データ内ですでに決定されているため、0 および 1 の水平線に沿ったジッタリングは機能しません。 ジッターできるのは Y 方向のみです。
Re: 点のロジスティック プロットの解釈説明ありがとう。 2 レベルの場合、この表示はまったく役に立たないと思います。 これを、比較グループ (各ペアまたは Tukey HSD) の円の ANOVA 表示とともにファイルします。 ほとんどの JMP 表示は非常に有益で有益ですが、これらはそのルールの例外であると考えられます。 密集したポイントに関しては、ジッターは問題ありませんが、0 と 1 の水平線に沿ってジッターが発生する可能性があります。Re: 点のロジスティック プロットの解釈横軸は収入の値です。 データが「購入?」であるため、縦軸はロジスティック曲線の下にあります。 = 1。
縦座標値を確率として解釈しないでください。 垂直位置にはそのような意味はありません。マーカーは 0 と条件付き確率の間に配置されます。 購入しますか? = 1 ジッターあり。 限界確率は、ティックマークと「購入?」という条件付き確率の差です。 すべてのデータの = 1 がロジスティック曲線です。
ロジスティック回帰の一部のプロットでは、好みに応じてプロット マーカーを使用できます。数値カテゴリ レベルを使用するか、インデックスを割り当ててその結果を縦軸に使用します。 この方法では 2 つの問題が発生します。 最初の問題は、マーカーが密な分布で重なっていることです。 解決策はジッターです。 (ヒント、ヒント) 2 番目の問題は、この解決策が単純すぎるということです。 2 レベルを超えるケースには一般化されません。 (前述の年齢と身長の例の場合、この方法でデータをプロットすることを想像してください。)
Re: 点のロジスティック プロットの解釈私はフォローしていません。購入者と非購入者の 2 つのグループのみが存在する、より単純な例を使用してみましょう。シミュレートされたデータセットを作成しました。得られたプロットは次のとおりです。
収入が最も高いポイント、つまり購入の可能性が最も高いポイントを強調しました。なぜその点がその場所にあるのか説明できますか?垂直方向のランダムなジッターにより、購入または非購入の確率が 50% に近づいているように見えます。私は何が欲しいでしょうか？実際のポイント（購入または未購入、つまり 0 または 1）を表示したいと思います。そうすれば、推定されたロジスティック曲線がそれらの実際の点にどのように適合しているかを視覚的に評価できます (Y 変数を連続にすると得られるのと同じように)。上のグラフがポイントに関して何を言っているのかわかりません。ただし、曲線は明らかです。
Re: 点のロジスティック プロットの解釈ロジスティック プロットはモザイク プロットに関連しています。 どちらも、予測子のレベルに対する割合または確率を視覚化したものです。 モザイク プロットは通常、面積を使用して、カテゴリカル予測子の比率 (垂直) とサンプル サイズ (水平) の両方を表します。 モザイク プロットとロジスティック プロットは両方とも、累積周辺確率を示すためにプロット フレームの右側に目盛りが表示されます。 ロジスティック曲線には、連続予測子に依存する条件付き確率のロジットごとの曲線が表示されます。
回帰では、データとモデル (関数のグラフ) を一緒にプロットすると便利です。 このプロットは、回帰の仮定と全体的なデータ品質を評価し、適合性の欠如を検出するために使用できます。 データはどのようにポット化されるのでしょうか? 特に縦座標の値はどうあるべきでしょうか?JMP は、確率 0、ロジスティック曲線、および 1 の境界の間にマーカーを配置します。 しかし、マーカーは正確にどこにプロットされるべきでしょうか? 限界確率？ 境界条件付き確率の中間の位置にあるでしょうか? JMP は、マーカーが垂直に広がるようにジッターを追加します。
この方法は、適合性とデータの評価に役立ちます。
いったいどうやってデータをプロットするのでしょうか?
