<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />salut à tous
Je suis nouveau dans SAS et les statistiques avancées et j’ai du mal à comprendre le résultat qu’une régression logistique me montre.
Je fais ce travail pour un entretien d'embauche et j'ai donc désespérément besoin de conseils rapidement.
J'analyse les tendances de la NFL pour me qualifier pour les Play Offs
Je m'attendrais à ce qu'une statistique appelée EPA combinée soit étroitement liée aux qualifications pour les séries éliminatoires de la NFL.
En me qualifiant sur l'axe des Y et l'EPA combiné sur l'axe des X, j'obtiens le résultat suivant:
Cela semble impliquer que, comme l'EPA combiné augmente la probabilité de ne pas qualifier augmente, ce qui est le contraire de mon hypothèse
Cependant, j’ai ensuite tracé le graphique avec les axes inversés et obtenu le résultat suivant
Clairement, sur ce graphique, les équipes qui se qualifient ont en moyenne un EPA combiné plus élevé que les équipes qui ne se sont pas qualifiées.
Étant donné ces 2 graphiques, quelqu'un pourrait-il m'expliquer la corrélation dans le 1er graphique entre non éligible et un EPA combiné supérieur?
Merci d'avance pour toute aide
D Scott
Salut MS
Merci pour l'aide, cela est parfaitement logique maintenant.
J'ai finalement eu le travail et je suis heureux de pouvoir utiliser l'outil de régression logistique maintenant.
Cordialement
DScott
Une autre façon de regarder la courbe consiste à utiliser le profileur. Cela rend le sens de la courbe plus évident.
Dave
Les deux parcelles sont compatibles. Dans le premier tracé, tous les "Oui" sont placés au-dessus de la ligne et Tous les "Non" en dessous de la ligne. La ligne est la probabilité prédite pour "Non". Ainsi, à l'EPA = 0, environ 70% des candidats ne sont pas admissibles. À 300 ans, presque tous seront qualifiés.
JMP utilise l'ordre alphabétique des catégories par défaut. Si vous préférez la courbe inverse, définissez l'ordre inverse dans la propriété de classement des valeurs pour la colonne EPA.
