¿Cómo interpreto los resultados de la predicción inversa de mi regresión logística binomial?Hola, estoy tratando de interpretar los resultados de la "predicción inversa" de mi regresión logística binomial.
A continuación se muestran mis resultados.... como puede ver, seleccioné tres probabilidades diferentes para evaluar (50 %, 80 % y 90 %), todas con un nivel de confianza del 95 %.Estoy tratando de determinar qué tan bien este modelo predice los resultados esperados en función de mis datos observados.
¡Gracias por adelantado!
AnalíticaRe: ¿Cómo interpreto los resultados de la predicción inversa de mi regresión logística binomial?En el menú Ayuda de JMP encontrará la Biblioteca de documentación.Intente buscar allí 'Predicción inversa'. Debería encontrar una sección llamada 'Ejemplo de predicción inversa usando la opción de predicción inversa', y el último párrafo brinda un ejemplo de interpretación de resultados muy similar al suyo.
Re: ¿Cómo interpreto los resultados de la predicción inversa de mi regresión logística binomial?Estoy un poco confundido por tu pregunta.No creo que la predicción inversa sea una forma de ver qué tan bien se ajusta su modelo a los datos; hay información de los resultados de ajuste del modelo para eso.Si está tratando de interpretar la predicción inversa, me parece que los intervalos de confianza estrechos indican que su modelo proporciona intervalos de confianza bastante precisos para la variable x relacionada con las probabilidades inferiores a 235. Dado que la variable x es un logaritmo, para interpretar la el intervalo de confianza real numéricamente implicaría transformar esos valores logarítmicos en valores (a través de la exponenciación).También tendría cuidado con las predicciones inversas cerca de los extremos del gráfico: según sus datos, las probabilidades que especificó pueden implicar fácilmente valores poco realistas para la variable x.Por ejemplo, cuando tengo datos muy desequilibrados (una pequeña clase minoritaria para predecir), las altas probabilidades a menudo se asocian con valores negativos para la variable x (que a menudo es imposible para los datos con los que estoy trabajando).
