Interpretación de puntos en la trama logística.Estoy tratando de entender los puntos de la trama logística. Cuando uso Ajustar Y por X, con Y nominal y X continuo, obtengo una curva logística.La curva es perfectamente comprensible, pero los puntos no tienen sentido para mí.La ayuda de JMP dice: "El gráfico de probabilidad logística ofrece una imagen completa de lo que se ajusta al modelo logístico. En cada X valor, la escala de probabilidad en el y La dirección se divide (particiona) en probabilidades para cada categoría de respuesta. Las probabilidades se miden como la distancia vertical entre las curvas, con el total en todas Y probabilidades de categoría que suman 1."Con solo 2 niveles para Y, esto proporciona una explicación para la distancia vertical a la curva desde el eje X y la distancia sobre la curva; estas son las probabilidades para las dos clases.Pero con respecto a los puntos, la única explicación que puedo encontrar dice: "Los marcadores de los datos se dibujan en su X -coordinar, con el y La posición vibró aleatoriamente dentro del rango correspondiente a la categoría de respuesta para esa fila."¿Alguien puede decirme qué significa eso?¿Por qué querría que los puntos se movieran aleatoriamente?
Re: Interpretación de puntos en la trama logística.Estaba teniendo la misma dificultad para interpretar esto, pero el color realmente me ayudó. ¡Gracias Mark!Re: Interpretación de puntos en la trama logística.Intente colorear por Estado para ver si eso ayuda a la interpretación del diagrama de mosaico en Logística.
Re: Interpretación de puntos en la trama logística.Básicamente tengo la misma pregunta que Dale.Me gustaría hacer una trama que:
a) Muestra la curva logística estimada.
b) Muestra los datos de una manera que imparte información sobre el valor de la variable de respuesta categórica.
Utilizo principalmente regresión logística para datos de respuesta binaria.A continuación se muestra un ejemplo que utiliza los datos clásicos de supervivencia del Titanic.La variable de respuesta es "Estado", tomando los valores sobrevividos o fallecidos.Usando el generador de gráficos, puedo hacer el gráfico al que creo que Dale se refirió en su última publicación, pero sin la curva de regresión logística:
Esto tiene jitter, que es vital, pero es un jitter que está restringido de manera que queda claro qué puntos de datos pertenecen a los "sobrevividos" y cuáles a los "muertos".
Aquí está el gráfico que obtengo cuando ejecuto el modelo de regresión logística:
Ahora la ubicación vertical de cada punto parece ser completamente aleatoria y, por lo tanto, no proporciona ninguna información.¿Me estoy perdiendo algo sobre lo que significa el local vertical?Entiendo el valor de la inquietud, pero parece que es tanta que ya no se puede discernir qué puntos de datos pertenecen a qué categoría de la respuesta.
¿Hay alguna manera (a través de la GUI) de combinar este tipo de gráficos, de modo que tengamos el gráfico que crea Graph Builder, con la curva logística superpuesta?
Gracias,
ben
Re: Interpretación de puntos en la trama logística.Desafortunadamente, la fluctuación a lo largo de las líneas horizontales 0 y 1 no funciona porque la ubicación a lo largo del eje x es importante y ya está determinada en los datos. Sólo puedes vibrar en la dirección Y.
Re: Interpretación de puntos en la trama logística.Gracias por la explicación. Supongo que la visualización no me resulta nada útil para el caso de 2 niveles. Lo archivaré junto con la visualización ANOVA de los círculos para los grupos de comparación (ya sea cada par o Tukey HSD). La mayoría de las pantallas JMP son muy informativas y útiles, pero las consideraría excepciones a esa regla. En cuanto a los puntos densos, la fluctuación está bien, pero podrían vibrar a lo largo de las líneas horizontales 0 y 1.Re: Interpretación de puntos en la trama logística.La abscisa es el valor de los ingresos. La ordenada está debajo de la curva logística porque los datos son ¿Compra? = 1.
No debes interpretar el valor de ordenadas como una probabilidad. La ubicación vertical no tiene tal significado.El marcador se coloca entre 0 y la probabilidad condicional ¿Comprar? = 1 con fluctuación. La probabilidad marginal es la diferencia entre las marcas de tic y la probabilidad condicional de que ¿Comprar? = 1 para todos los datos es la curva logística.
Algunos gráficos para marcadores de gráficos de regresión logística como prefiera: use el nivel categórico numérico o asigne un índice y use el resultado para la ordenada. De esta manera se generan dos problemas. El primer problema es que los marcadores se superponen en una distribución densa. La solución es el nerviosismo. (Pista, pista) El segundo problema es que esta solución es demasiado simple. No se generaliza a casos con más de dos niveles. (Imagínese trazar los datos de esta manera en el caso de mi ejemplo anterior de edad versus altura).
Re: Interpretación de puntos en la trama logística.No te sigo.Usemos el ejemplo más simple donde sólo hay dos grupos: compradores y no compradores.Creé un conjunto de datos simulado y este es el gráfico que obtengo:
He resaltado el punto con mayores ingresos, que tiene la mayor probabilidad de compra.¿Puedes explicar por qué ese punto está ubicado donde está?El jitter aleatorio vertical parece situarlo cerca del 50% de probabilidad de compra o no compra.¿Qué querría yo?Supongo que preferiría que se muestren los puntos reales (compra o no compra, es decir, 0 o 1).Luego puedo evaluar visualmente cómo la curva logística estimada se ajusta a esos puntos reales (tal como lo haría si hago que la variable Y sea continua).No estoy seguro de lo que me dice el gráfico anterior con respecto a los puntos.Sin embargo, la curva es clara.
Re: Interpretación de puntos en la trama logística.La trama logística está relacionada con la trama mosaico. Ambas son visualizaciones de proporciones o probabilidades versus niveles de un predictor. El gráfico de mosaico normalmente utiliza el área para representar tanto la proporción (vertical) como el tamaño de la muestra (horizontal) para un predictor categórico. Tanto el gráfico de mosaico como el gráfico logístico muestran una marca de verificación en el lado derecho del marco del gráfico para indicar la probabilidad marginal acumulada. La curva logística muestra una curva para cada logit para la probabilidad condicional que depende del predictor continuo.
En la regresión resulta útil trazar los datos y el modelo (la gráfica de la función) juntos. Este gráfico se puede utilizar para evaluar los supuestos de regresión y la calidad general de los datos y detectar faltas de ajuste. ¿Cómo se podrían almacenar los datos? En particular, ¿cuál debería ser el valor de ordenadas?JMP coloca el marcador entre los límites de probabilidad 0, las curvas logísticas y 1. Pero, ¿dónde exactamente deberían trazarse los marcadores? ¿La probabilidad marginal? ¿En una ubicación a medio camino entre las probabilidades condicionales límite? JMP agrega fluctuación para que los marcadores se extiendan verticalmente.
De esta manera se ayuda a evaluar el ajuste y los datos.
¿Cómo diablos trazarías los datos?
