<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Con JMP 10, posso richiedere un "diagramma di adattamento logistico" per una regressione logistica ordinale (utilizzando il metodo y su x o il modello adatto). L'apparente "problema" è che la trama è l'inverso di ciò che mi aspetto. Cioè, è necessario uno per visualizzare l'area sopra una linea come la probabilità di un evento che si verifica. Uno deve quasi ignorare le linee stesse. In altre parole, quando mi aspetto di vedere una linea curva che mostra una "gobba" (valori y più alti per valori intermedi x), mostra una curva che è un ferro di cavallo. Se eseguo gli stessi dati con OLS (mostrando una curva polinomiale), ottengo una buona impressione sui dati. (Per evitare confusione, sto richiedendo una funzione polinomiale o quadratica, che è il motivo per cui la linea è centrata al centro - non è questo il problema.)
Lo stesso problema si verifica con la semplice regressione logistica (binaria). Uno deve vedere le aree sopra la linea piuttosto che le linee. Fornisce le stime e gli odds ratio per un evento "not" che si verifica invece che si verifica.
Ho mostrato questa trama a poche persone che sono allo stesso modo confuse. Siamo abituati a vedere diagrammi di regressione logistica (come nei grafici OLS) con una linea che rappresenta la probabilità di un evento con valori "x" diversi.
Qualcuno può dirmi perché JMP traccia i dati in questo modo? Non riesco a trovare esempi simili per altri programmi software. Qualche suggerimento su cosa fare? Cosa fa SAS? Non so se posso ingannare JMP invertendo i valori numerici - ho provato a farlo ma sono scomodo nell'interpretare il prodotto.
Allegherò un'uscita che mostra la trama a ferro di cavallo. I valori y più alti corrispondono ai valori X centrali (mostrati come il fondo del trogolo qui).
