적합성 테스트 문제 부족안녕하세요, 저는 대출 상각을 예측하기 위해 간단한 로지스틱 모델을 만들었습니다. 포함된 변수는 모두 유의미한 것으로 나타나고 모델이 전체 모델 테스트를 통과했습니다. 그러나 모델은 Lack Of Fit 테스트를 통과하지 못했습니다. 그래서 제 질문은 다음과 같습니다. 1. 일부 중요한 변수나 상호 작용이 누락되어 좋은 모델이 아님을 의미합니까? 2. 승산비/추정치를 계속 사용하여 각 변수의 영향을 계산할 수 있습니까? 여기에 결과를 첨부했습니다. 모든 의견이나 제안을 환영하며 정말 감사합니다. 궁금한 점이 있으면 알려주세요. 감사해요!
Re: 적합성 부족 테스트 문제귀하의 통찰력과 빠른 답변을 공유해 주셔서 감사합니다. 정말 감사.
Re: 적합성 부족 테스트 문제딱 2개의 적합성 p-값 부족에 근거하여 주저하지 않고 그 효과를 떨어뜨릴 것입니다. 데이터 세트의 크기와 품질에 비해 내 모델에 너무 욕심을 부리면 로지스틱 회귀 분석에서 불안정한 추정치를 얻는 경향이 있습니다.
Re: 적합성 부족 테스트 문제매우 감사합니다! 당신의 제안이 많은 도움이 되었습니다. 더 많은 변수를 확인했고 특히 "결제 유형"과 같은 몇 가지 중요한 변수를 놓친 것을 발견했습니다. 그래서 모델을 꽤 많이 조정했습니다. 이제 적합성 부족 테스트를 통과했습니다. 그러나 "위험 등급"을 유지해야 하는지 잘 모르겠습니다. 불안정한 것으로 표시됩니다. 제거하면 적합성 부족 테스트 p 값이 0.971에서 0.817로 떨어집니다. 이와 같은 경우에 대한 제안이 있습니까? 감사합니다!
Re: 적합성 부족 테스트 문제적합성 부족 테스트 실패는 모델이 데이터에서 명백한 모든 추세를 정확하게 포착하지 못하고 있음을 의미합니다.즉, 여전히 설명되지 않은 신호가 있습니다.더 많은 상호 작용 또는 고차 항을 추가하면 종종 도움이 됩니다.경우에 따라 정체기 또는 일반 다항식 모델로는 실제로 얻을 수 없는 하키 스틱 효과가 있을 수 있습니다.첫 번째 단계에서는 가능한 모든 양방향 상호 작용을 이자율에 대한 제곱 항에 추가한 다음 적합하지 않은지 확인합니다.여전히 문제가 있는 경우 여기에서 다시 확인하면 받은 내용을 검토할 수 있습니다.적합성 부족 문제가 해결되면 선호하는 모델 선택 방법을 사용하여 불필요한 모델 항 중 일부를 잘라낼 수 있습니다.
