로지스틱 회귀 : 계수 계산 전에 표본 평균을 뺀 수치 변수를 조정 하시겠습니까?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />나는 큰 외상을 입은 결과에 대한 생존 예측 모델을 개발하려고한다.
종속 변수 : 상해 후 30 일 생존 대 사망. 독립 변수 : 연령 (숫자), 해부학 적 부상 (숫자), 입원시의 생리학적인 장애 (숫자) 및 상해 이전의 합병증 (범주 형).
최근 출판물에서 저는 다음과 같은 문장을 읽었습니다 : "수치 변수의 경우, 통계 패키지 Stata는 모형 계수가 계산되기 전에 표본 평균을 뺀 값을 조정합니다".
JMP 11과 STATA에서 동일한 로지스틱 회귀 (동일한 데이터 세트)를 수행했으며 예상과 똑같은 확률 비율과 동일한 계수를 얻습니다.
"... 모델 계수가 계산되기 전에 표본 평균을 뺍니다"; 사용자가 그러한 조정에 대한 지식을 가지고 있는지 여부와 관계없이 JMP와 STATA 모두에서 발생하는 것입니까? (두 패키지에서 로지스틱 회귀의 결과가 동일하다는 것을 알 수 있습니까?) 누구든지 위의 진술을 이해하도록 도와 줄 수 있습니까? 이 문제를 고수하기 위해 JMP에서 어떤 기동을해야합니까? 또는 새 모델을 제시 할 때 산출물에 표시된대로 수치 변수에 대한 회귀 계수를 사용해야합니까?
아무도 내가 이해하도록 도와 주시면 감사하겠습니다.
noskaga에서 최고의 소망
Re : Logistic regression : 계수 계산 전에 샘플 평균을 빼서 수치 변수를 조정 하시겠습니까?안녕, 줄리안,
답해 주셔서 감사합니다. JMP에서 기본적으로 사용되는 "변수의 중심 맞춤"이라는 표현을 이해하는 데 정말로 도움이되었습니다.
Nils Oddvar Skaga
Re : Logistic regression : 계수 계산 전에 샘플 평균을 빼서 수치 변수를 조정 하시겠습니까?안녕하세요 노스 카가 ,
변수를 중심으로 설명하는 절차는 JMP에서 변수 사이의 맞춤법 또는 변수 간의 상호 작용 상황에 대한 기본 옵션입니다. 이 과정은 "Centering Polynomials"(상단의 빨간색 삼각형 아래에있는 Fit Model 대화 상자의 옵션 이름)라고도하며, 각 변수를 조작하기 전에 각 변수를 중심에두고 (다른 변수와의 곱 또는 교차 곱을 통해) 용어는 고차원 용어와 관련이 없으며, 쉽게 해석 할 수 있습니다 (변수의 "평균"효과는 다른 변수가 평균 ).
단일 변수가있는 모델 또는 상호 작용이나 힘이없는 모델의 경우 가운데 맞춤은 계수에 영향을 미치지 않습니다 (모델의 절편을 제외하고). Odds ratio는 영향을받지 않습니다. (직감과 직각을 이룰 것입니다. 즉, 예측기의 평균값을 변경하면 반응 값이 "0"인 절점 이외의 응답과 관계가 변경되지 않습니다).
숫자 변수를 수동으로 가운데 맞추려면 Analyze> Distribution을 사용하고 하나 이상의 숫자 변수를 지정한 다음 OK를 누릅니다. 그런 다음 빨간색 삼각형 (변수 이름 옆)> 저장> 가운데 맞춤을 선택하십시오. 변수가 많은 경우 제어 키 (또는 Mac의 경우 명령)를 누른 상태에서 빨간색 삼각형 (변수의 경우)> 저장> 가운데 맞춤을 선택한 다음 놓으십시오. 이렇게하면 명령을 브로드 캐스팅하므로 배포에있는 모든 열의 가운데 버전을 저장할 수 있습니다.
이게 도움이 되길 바란다!
줄리안
