https://www.jmp.com/support/help/en/15.2/index.shtml#page/jmp/example-of-ordinal-logistic-regression.shtml
Aquí, ¿qué indican la beta y el valor p significativo? Por cada unidad de aumento de duración ...?
¿Ha examinado el Documentación de JMP sobre la plataforma logística? ¿Tiene formación en el uso de un modelo de regresión logística?
En la regresión logística se usa el mismo predictor lineal que se usaría en la regresión de mínimos cuadrados ordinarios con una respuesta continua. Pero la respuesta es el logit, o log odds, no los recuentos originales. En este caso, las probabilidades son la probabilidad de un evento dividida por la probabilidad de que no ocurra ningún evento. Entonces, el coeficiente representa el cambio en el logit para cada cambio de unidad en el predictor.
El gráfico de dispersión convierte el logit predicho en la probabilidad predicha. Tres niveles de su respuesta se traducen en dos curvas logísticas.
Las estadísticas inferenciales proporcionadas para la estimación de cada parámetro se proporcionan para ayudarlo a decidir si el término es estadísticamente significativo.
