二元逻辑回归中的不等抽样比率我最近审查了一系列二元逻辑回归，并且由于我的输入数据中的采样率不等，我的结果是错误的。我有2个回复：存在和不存在，并且由于存在的总体罕见性和缺席数据的普遍性，我将缺席数据设置为存在数据的2倍。我没有意识到的是，方程的截距项包括输入样本大小的对数优势比，因此每个模型不仅仅是环境模式的函数，而且还是表达的每个类的相对流行度的函数按抽样比例。因为我的比例是1：2，我需要通过将对数比值比添加到每个模型的截距来校正截距：ln（n2 / n1），或ln（2/1），或ln（2）= 0.69315。如果不这样做，显然我的模型偏向于预测缺席而不是存在。显然JMP通过不考虑这种类比率模式而产生错误的结果？我不是统计学家，不能独立证实这一点，但我想指出这一点，看看是否有人有进一步的意见。干杯。
