예측된 P(로지스틱)에서 95% CI 획득안녕하세요,
저는 JMP 16에서 로지스틱 회귀를 하고 있습니다. 연관 강도의 척도로 P를 사용하여 일부 독립 변수에 대한 예측 P 주변의 95% CI를 얻고 싶습니다. 선형 예측 변수에서 95% CI를 계산하는 수학은 알고 있지만 모델을 실행한 후에 필요한 정보를 추출하는 데 도움이 필요합니다. 새 열에 저장하면 선형 예측 변수를 얻을 수 있지만 선형 예측 변수의 표준 오차도 필요합니다. 어떻게 얻을 수 있을까요? 저는 R에서 이 작업을 했지만 JMP에서 배우는 것을 선호합니다.
감사해요!
소비자 및 시장 조사데이터 탐색 및 시각화Re: 예측된 P(로지스틱)에서 95% CI 얻기핫스팟 메뉴에서 CI를 켤 수 있는 Fit model을 사용하여 물류 모델링을 수행합니다.
이렇게 하면 매개변수 추정 테이블에 대한 CI가 제공됩니다.
동일한 핫스팟에서 확률 공식을 저장할 수도 있습니다.
Re: 예측된 P(로지스틱)에서 95% CI 얻기답변 감사합니다. CI를 켜면 각 용어에 대한 chiSq 테스트에 대한 CI가 제공되지만 내가 추구하는 것은 예상 값("1" 또는 "예"의 확률)에 대한 CI를 얻는 것입니다. CI를 계산하려면 SE뿐만 아니라 선형 예측자가 필요합니다.저장 드롭다운 선택에서 선형 예측자와 예상 값을 얻을 수 있지만 선형 예측자의 SE를 얻을 위치를 찾을 수 없습니다.
95% 신뢰 구간 공식:
Lp-1.96*se(Lp), Lp+1.96*se(Lp)
Lp - 선형 예측 변수
Re: 예측된 P(로지스틱)에서 95% CI 얻기... 그리고 생각을 마치기 위해 선형 예측자 구간이 있으면 확률(기대값)에 대한 CI를 구하는 공식입니다.
Lp 간격 [a, b]
확률 구간:
[exp(a)/1+exp(a), exp(b)/1+exp(b)]
[아래, 위]
Re: 예측된 P(로지스틱)에서 95% CI 얻기매개변수 추정치 표의 표준 오차 열을 보았습니까?
Re: 예측된 P(로지스틱)에서 95% CI 얻기고맙습니다! 내 잘못이야. 나는 그것이 다른 것을 위한 것이라고 생각했다.
Re: 예측된 P(로지스틱)에서 95% CI 얻기시원한! 만족하셨다면 다른 사람들이 완료되었음을 알 수 있도록 주제를 해결된 것으로 표시해 주세요. 
