Logistic 回归报告中缺乏拟合我对包含 6 个二元因子和 1 个连续因子的数据集进行了逻辑回归分析。 然后我通过阈值将连续参数转换为二进制后重复分析（如果 <= 阈值，则为 0，否则为 1）。
通过第一次分析，我在报告中得到以下失配表
不适合
资源 | 东风 | -对数似然 | 卡方 |
不适合 | 1.85e+7 | 4433.7627 | 8867.525 |
饱和的 | 1.85e+7 | 387.7085 | 概率>ChiSq |
合身 | 7 | 4821.4712 | 1.0000 |
当我将连续变量转换为二进制后重复分析时，我得到以下失配表，其中 Prob>ChiSq 现在是 0.0009，而不是之前的值 1.0000。
不适合
资源 | 东风 | -对数似然 | 卡方 |
不适合 | 120 | 87.1476 | 174.2951 |
饱和的 | 127 | 4778.6278 | 概率>ChiSq |
合身 | 7 | 4865.7753 | 0.0009* |
我在 Nominal Logistic Fit Report 的文档中找不到 Lack of Fit 的描述。在“缺乏拟合”的情况下，我是否希望该值接近 1 以使模型能够很好地拟合数据？ 0.0009 旁边的星号是什么意思？
回复：逻辑回归报告中缺乏拟合我不建议用二元预测器替换连续预测器。 二元变量的信息量较少。
您观察到的差异是由于自由度的变化造成的。 第一个分析在样本统计量 8867.525 的测试中包括 1.85E+7 自由度，而第二个分析仅包括 120 DF 对应的样本统计量 174.2951。
失拟检验基于所选模型和饱和模型（无偏）之间的比较。 原假设假设它们是相同的。 零假设下卡方的期望值等于 DF。卡方在原假设下超过了 DF。相关的 p 值告知有多少此类结果超出了分析中的样本统计量。
