Angepasste Vorhersagewerte aus einem LogistikmodellWenn eine LSM-Analyse ausgeführt wird, stellt das Lösungsmodell Mittel bereit, die an die Auswirkungen des Modells angepasst sind, sowie nicht angepasste Mittel für jedes kategoriale Element im Modell. Ist es nach einem logistischen Modell mit mehreren Prädiktoren oder einer Interaktion möglich, "angepasste" Prädiktionswerte mit Vertrauensintervallen für eine andere Kombination von Prädiktoren zu erhalten? Ich würde mich über Hinweise oder ähnliche Beispiele für dieses Problem freuen.
Zum Beispiel eine logistische Regression mit zwei kontinuierlichen Kovariaten, bei denen beide Cov1 und Cov2 sind signifikant. Wie erhalte ich Werte (oder visualisiere) die Wirkung von Cov1 wann Cov2 wird bei dem Mittelwert gehalten?
Danke vielmals!
Re: Angepasste Vorhersagewerte eines logistischen ModellsHaben Sie den Prediction Profiler bereits mit dem angepassten Modell verwendet?
Re: Angepasste Vorhersagewerte eines logistischen ModellsDanke für den Vorschlag. Ich werde den Profiler ausprobieren.
