Falta de problema en la prueba de ajusteHola, construí un modelo logístico simple para predecir las cancelaciones de préstamos. Todas las variables incluidas parecen ser significativas y el modelo pasó toda la prueba del modelo. Sin embargo, el modelo no pasó la prueba de falta de ajuste. Así que mis preguntas son: 1. ¿Implica que faltan algunas variables o interacciones importantes, por lo que no es un buen mordel? 2. ¿Puedo seguir utilizando el odds ratio / estimación para calcular el impacto de cada variable? Adjunto los resultados aquí. Cualquier comentario o sugerencia son bienvenidos y realmente apreciados. Si tiene alguna pregunta, por favor hágamelo saber. ¡Gracias!
Re: Falta de problema de prueba de ajusteLa prueba de falla de falta de ajuste significa que el modelo no está capturando con precisión toda la tendencia aparente en los datos. En otras palabras, todavía tiene una señal que no se contabiliza. Agregar más interacciones o términos de orden superior a menudo ayuda. A veces, es posible que tenga un efecto de palo de hockey con una meseta o algo que realmente no puede conseguir con un modelo polinomial regular. Primer paso, agregaría todas las posibles interacciones bidireccionales un término cuadrado para la tasa de interés y luego verificaría la falta de ajuste. Si sigue siendo un problema, vuelva aquí y podemos examinar lo que recibió. Si se resuelve el problema de la falta de ajuste, puede recortar algunos de los términos del modelo innecesario utilizando su método de selección de modelo preferido.
Re: Falta de problema de prueba de ajusteMuchas gracias! Tus sugerencias ayudaron mucho. Revisé más variables y encontré que me perdí algunas importantes, especialmente el "tipo de pago". Así que ajusté bastante el modelo. Ahora pasó la prueba de falta de ajuste. Sin embargo, no estoy seguro de si debo mantener los "Niveles de riesgo". Está marcado como inestable. Si lo elimino, el valor p de la falta de ajuste bajará de 0.971 a 0.817. ¿Tienes alguna sugerencia en este caso? ¡Gracias!
Re: Falta de problema de prueba de ajusteBasándome en los 2 valores de p de falta de ajuste, no dudaría en abandonar ese efecto. Tiendo a obtener estimaciones inestables con regresiones logísticas cuando me vuelvo demasiado codicioso con mi modelo en relación con el tamaño y la calidad del conjunto de datos.
Re: Falta de problema de prueba de ajusteGracias por compartir sus ideas y la rápida respuesta. Realmente lo aprecio.
