다 변수 로지스틱 회귀 분석여보세요,
필자는 다중 회귀를 사용하여 실행 중 중요한 기능을 탐색했습니다. 나는이 결과를 해석하기가 매우 어렵다는 것을 알고 있습니다. 조언을 해줄 수있는 사람이 있습니까? 나는 통계 지식 포털을 하루 종일 읽었으며 모든 것이 여전히 명확하지 않습니다.
감사,
Scouse.
Re : 다 변수 로지스틱 회귀 분석그 결과 중 일부를 제공 할 수 있습니까? 당신이 대답하기를 원하는 질문이 있습니까? 좀 더 많은 정보가 당신을 도우려는 데 필요합니다.
Re : 다 변수 로지스틱 회귀 분석안녕하세요 댄,
빠른 답장을 보내 주셔서 감사합니다.
내가 이해하려고 애 쓰고있는 것은 다음과 같습니다.
1. Absolute by Predicted Plot (AbPP)과 Leverage Plot (LP)의 차이점은 무엇입니까? AbPP는 P, Rsq 및 RMSE 값을 갖는데 LP는 P 값만 갖는 이유는 무엇입니까?
2. 효과 요약 - LogWorth 또는 P 값만보고합니까?
삼. Summre of Fit - Root Mean Square Error를 평가할 수있는 가이드가 있습니까? (내 것은 0.0977 -이게 좋든 나쁘 든)
4. 분산 분석 - 여기에서 무엇을보고해야합니까?
감사,
Scouse
Re : 다 변수 로지스틱 회귀 분석1) 다중 로지스틱 회귀 (logistic regression)는 지렛대 플롯이 없다.
연속 응답을위한 회귀 모델은 관찰 된 대 음모 대 대 음모 플롯 모두를가집니다. Obs. pred plot을 사용하면 전체 모델에 대한 정보를 얻을 수 있습니다. 전체 모델에는 R-square, 전체 p- 값 및 RMSE와 같은 통계가 있습니다. 레버리지 플롯은 모델의 각 개별 용어에 대한 정보를 제공합니다.
2) 두 가지 값 중 하나를보고 할 수 있지만보고하는 것은 해당 결과를보고하는 사람에 따라 다릅니다. p 값의 로그베이스를 음수로하면 LogWorth를 얻을 수 있습니다. 동일한 정보이며 방금 다른 규모로보고되었습니다.
3) 제곱 평균 제곱 오차 그 차이는 반응과 p (실제로 발생한 사건에 대한 적합한 확률) 사이에있다. 이는 일반적으로 응답이 낮고 p가 더 가깝기 때문에 값이 작을수록 좋습니다. 예를 들어 관측치가 "참"일 수 있습니다. 모델이 True 이벤트의 확률을 0.6으로 예측하면 RMSE는 해당 관찰에 대해 1 - 0.6 = 0.4 ^ 2 = 0.16의 값을 갖습니다. 그 "편차"를 더하고 RMSE를 얻기 위해 n으로 나눕니다 (수식은 출력과 함께 나타납니다). 관측 건수에 달려 있기 때문에 좋은 숫자가 무엇인지 알 수있는 방법이 없습니다.
4) 나는 무엇을보고해야하는지 말할 수 없다. 이는 의사 소통하고자하는 정보와 최소한 의사 소통하고있는 사람에 달려 있습니다. 경우에 따라 차이 분석 결과를보고하지 않아도됩니다. 다른 시간에. 이것은 통계적인 질문이 아닙니다.
Re : 다 변수 로지스틱 회귀 분석감사합니다 댄,
그곳에서 정말로 훌륭한 정보는 '평범한 사람'을 위해 세분화되었습니다. 시간과 노력을 정말로 바란다.
