二項ロジスティック回帰の逆予測結果をどのように解釈すればよいですかこんにちは。二項ロジスティック回帰の「逆予測」結果を解釈しようとしています。
以下は私の結果です。ご覧のとおり、評価対象として 3 つの異なる確率 (50%、80%、90%) を選択しました。いずれも信頼度は 95% です。私は、観測データに基づいて、このモデルが期待される結果をどの程度正確に予測できるかを判断しようとしています。
前もって感謝します！
基本的なデータ分析とモデリングデータの探索と視覚化結果の共有と伝達Re: 二項ロジスティック回帰の逆予測結果を解釈するにはどうすればよいですか更新: 値の順序を変更する必要があることに気付きました。私がそれをしたとき、それは今では理にかなっているようです。ありがとうございます！
Re: 二項ロジスティック回帰の逆予測結果を解釈するにはどうすればよいですか更新: 値の順序を変更していないことに気付きました。私がやったとき、それは理にかなっているようです。再度、感謝します！
Re: 二項ロジスティック回帰の逆予測結果を解釈するにはどうすればよいですかこんにちは Dale - 返信ありがとうございます。数分前に ih に返信したように、逆予測とは何か、それが何をするのかは理解していますが、得られた結果が私の生データ (これは私が何かを誤解していることを意味します）。この JMP ディスカッション グループの回答に対して逆予測を再度実行しました。問題を示すために、今回は「235 以上」を使用しています (つまり、ecoli > 235 の場合、「235 以上」列は 1 に等しく、それ以外の場合は 0 に等しくなります)。これは、公称従属変数です....対....濁度（連続独立変数）です。次に、95% の信頼水準と 90% の確率 (1 つのテール、上位 95%) で逆予測を実行しました。濁度は 5.3 でした。つまり、濁度が 5.3 を超える場合、エコリスの 90% が 235 を超えると 95% の確信があります。しかし、私の生データは、エコリスの 71% (149 のうち 106) のみが 235 以上であることを示唆しています。濁度が > 5.3 の場合は 235 以上。濁度が 5.3 を超える場合、エコリ インスタンスの 90% 近く (149 件中 ~ 134 件) が 235 を超えていたと思います。何か不足していますか？
Re: 二項ロジスティック回帰の逆予測結果を解釈するにはどうすればよいですかありがとうございます。調べ続けます。逆予測とは何か、それが何をするのかは理解していますが、得られた結果が生データと一致していないように見えるため (つまり、何かを誤解していることを意味します)、得られた結果の意味を読み取る方法がわかりません。この JMP ディスカッション グループの回答に対して逆予測を再度実行しました。問題を示すために、今回は「235 以上」を使用しています (つまり、ecoli > 235 の場合、「235 以上」列は 1 に等しく、それ以外の場合は 0 に等しくなります)。これは、公称従属変数です....対....濁度（連続独立変数）です。次に、95% の信頼水準と 90% の確率 (1 つのテール、上位 95%) で逆予測を実行しました。濁度は 5.3 でした。つまり、濁度が 5.3 を超える場合、エコリスの 90% が 235 を超えると 95% の確信があります。しかし、私の生データは、エコリスの 71% (149 のうち 106) のみが 235 以上であることを示唆しています。濁度が > 5.3 の場合は 235 以上。濁度が 5.3 を超える場合、エコリ インスタンスの 90% 近く (149 件中 ~ 134 件) が 235 を超えていたと思います。何か不足していますか？
Re: 二項ロジスティック回帰の逆予測結果を解釈するにはどうすればよいですか私はあなたの質問に少し混乱しています。逆予測は、モデルがデータにどれだけ適合しているかを確認する方法ではないと思います。そのためのモデル適合結果からの情報があります。逆予測を解釈しようとしている場合、狭い信頼区間は、モデルが 235 未満の確率に関連する x 変数に対してかなり正確な信頼区間を提供していると言っているように見えます。x 変数はログであるため、実際の信頼区間を数値的に計算するには、それらのログ値を (累乗によって) 値に変換する必要があります。また、グラフの極値近くの逆予測にも注意します。データによっては、指定した確率に x 変数の非現実的な値が簡単に含まれる可能性があります。たとえば、非常に不均衡なデータ (予測する小さな少数派クラス) がある場合、高い確率は x 変数の負の値に関連付けられることがよくあります (これは、私が扱っているデータではしばしば不可能です)。
Re: 二項ロジスティック回帰の逆予測結果を解釈するにはどうすればよいですかJMP の [ヘルプ] メニューの下に、ドキュメント ライブラリがあります。「逆予測」で検索してみてください。 「逆予測オプションを使用した逆予測の例」というセクションがあり、最後の段落には、あなたの結果と非常によく似た結果の解釈の例が示されています。
