こんにちは
可能であれば、誰かがロジスティック回帰の解釈に関するサポートを提供してください。
高得点とその後の筋力低下との間に負の関連があることがわかったと思う。
1。 分散分析は、高いプレシーズンスコアとその後の強さの低下との間に有意な関係があることを教えていますか？
2。Parameter Estimatesは-0.664502を提供しますか？
前もって感謝します！
分析のスクリーンショットを添付しました。
「ロジスティック回帰」に適合していません...あなたのフレーズ。ロジスティック回帰モデルを当てはめようとする場合、「ロジスティック回帰」は回帰手法の一般的なカテゴリであり、応答は連続的な数値変数ではなくカテゴリカルです。以下は、ロジスティック回帰に関連するオンラインJMPドキュメントのセクションです。
https://www.jmp.com/support/help/en/15.1/#page/jmp/logistic-regression-models.shtml#
私の提案は、おそらく、産業問題解決のためのJMP統計的思考コースを受講して、回帰法の基本を学ぶことです。一般的な回帰モデリングに関連する他の一般的な情報と同様に、求める結果を解釈する方法を学びます。あなたが求める答えはそこにあります。
