Interpretación de Regresión Logística MultivariableHola,
He utilizado una regresión múltiple para explorar las características importantes en la ejecución. Me resulta muy difícil interpretar estos resultados. ¿Hay alguien que pueda por favor ofrecer algún consejo? He leído el portal de conocimiento estadístico todo el día y las cosas aún no están más claras.
Gracias,
De Liverpool.
Re: Interpretación de Regresión Logística Multivariable¿Podría proporcionar algunos de esos resultados? ¿Hay preguntas específicas que quieres que sean respondidas? Se necesita un poco más de información para intentar ayudarte.
Re: Interpretación de Regresión Logística MultivariableHola dan
Gracias por su respuesta rápida.
Esto es lo que estoy tratando de entender:
1. ¿Cuál es la diferencia entre el real por gráfico predicho (AbPP) y el gráfico de apalancamiento (LP)? ¿Por qué el AbPP tiene un valor P, Rsq y RMSE, pero el LP solo tiene un valor P?
2. Resumen de efectos: ¿informa LogWorth o solo los valores de P?
3. Summray of Fit - ¿Hay alguna guía para calificar su error cuadrático medio? (El mío es 0.0977 - es bueno o malo)
4. Análisis de varianza: ¿qué se debe informar desde aquí?
Gracias,
de Liverpool
Re: Interpretación de Regresión Logística Multivariable1) La regresión logística múltiple no tiene gráficos de apalancamiento.
Un modelo de regresión para una respuesta continua tendrá tanto el gráfico observado como el gráfico predicho y los gráficos de apalancamiento. Obs. vs pred plot te da información sobre todo el modelo. El modelo completo tiene estadísticas tales como R cuadrado, un valor p general y RMSE. Los gráficos de apalancamiento le brindan información sobre cada término individual en el modelo.
2) Puede informar cualquier valor, pero lo que informe dependerá de a quién le informe esos resultados. Si toma el negativo del log base 10 del valor p, obtendrá el LogWorth. Es la misma información, recién reportada en una escala diferente.
3) El error cuadrático medio es las diferencias están entre la respuesta y p (la probabilidad ajustada para el evento que realmente ocurrió). Esto generalmente significa que un valor más bajo es mejor porque eso indica que la respuesta y p están más juntas. Por ejemplo, una observación puede tener un resultado de "Verdadero". Si el modelo predice que la probabilidad del evento True es 0.6, entonces el RMSE tendría un valor de 1 - 0.6 = 0.4 ^ 2 = 0.16 para esa observación. Sume esas "desviaciones" y divida por n para obtener el RMSE (la fórmula se presenta con el resultado). No hay forma de saber qué es un buen número, ya que dependerá del número de observaciones.
4) No puedo decirte qué reportar. Eso dependerá de la información que desee comunicar y con quién se está comunicando como mínimo. En algunos casos, tal vez no necesite informar los resultados del Análisis de Varianza. Otras veces lo harás. Esta no es una pregunta estadística.
Re: Interpretación de Regresión Logística MultivariableGracias dan
Alguna información realmente genial allí desglosada para un 'hombre laico'. Realmente valora tu tiempo y esfuerzo.
