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Comprendere il significato di una curva di portanza

Sto cercando di capire il significato di una curva di portanza. Se inizia molto alto (>4) ma scende a 0 dopo .1 significa che non c'è potere predittivo per il 90% della popolazione?

AnaliticaRi: Comprendere il significato di una curva di portanza

Grazie per il chiarimento.Mi chiedo qualcosa: se dovessi prendere, diciamo, un punto vicino alla parte superiore della curva di portanza, ad esempio, a .1 sull'asse x, allora l'asse y è il moltiplicatore (fattore) che lo mette in relazione con il previsioni vere.Supponiamo che l'incremento sia 4,0 con un valore x del 10%.Quindi, se dovessimo tracciare una curva xy=40% nel grafico, ciò non rappresenterebbe alcun aumento aggiuntivo oltre a quanto previsto dal 10% superiore delle probabilità.Ad esempio, quando x=20%, xy=40% mostrerebbe un aumento di 2,0 a x=20%.Nella misura in cui la curva di lift a x=20% si trova al di sopra del valore y di 2,0, il modello aggiunge valore predittivo oltre il 10% più alto delle probabilità.Mi sembra che l'area tra la curva xy=costante e la curva di portanza fornisca una sorta di misura della portanza nell'intervallo di valori x (sebbene mi venga in mente che a x=100%, questa curva xy=costante sarebbe vai sotto 1.0 (0.4 nel mio esempio).Penso che ci sia un modo per manipolare queste aree in un tipo di misura, simile all'UAC.Mi chiedevo solo: sai qualcosa del genere?

Ri: Comprendere il significato di una curva di portanza

Chiarire @dale_lehman Ad esempio, l'ascensore è un fattore. Lift uguale a 4 significa che il modello ha previsto condizionalmente un numero di obiettivi 4 volte superiore a quello previsto dalla probabilità marginale. Guarda questa diapositiva dai nostri materiali di formazione JMP protetti da copyright fornisce un esempio:

 

Il modello di riduzione è la probabilità marginale, 0,1 in questo caso. Il modello completo è condizionato dai predittori o fattori.

Sì, scende solo a 1 perché è un fattore che confronta i veri obiettivi previsti con gli obiettivi marginali.

 

Inoltre, il dominio è sempre dalla parte superiore o sinistra dell'asse. Quindi un valore di 0,4 indica il 40% superiore dei casi classificati in base alla probabilità prevista.

 

Si noti che esistono diverse definizioni di ascensore in uso.

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Dovresti fornire un'immagine se vuoi una risposta più completa, ma penso che tu abbia ampiamente ragione.Se la curva di lift è 4 con un valore di 0,1, ciò significa che prendere di mira il 10% delle osservazioni con le probabilità più alte (di qualunque sia la variabile target) raccoglierà il 40% delle occorrenze positive effettive.Se poi diminuisce, le probabilità successive non raccolgono molte altre occorrenze.Tuttavia, credo che dovrebbe scendere solo verso 1, non zero.Quando arrivi al 100% delle probabilità più alte (cioè tutte le osservazioni), dovresti avere il 100% delle occorrenze.Una curva di sollevamento di 0 non ha alcun senso per me.