안녕하세요 전문가 여러분,
범주형 회귀 모델에 대한 예측 프로파일러에서 상한 및 하한이 계산되는 방식을 파악하려고 합니다.
다음은 (흰색, 저밀도, 야간)에 대한 모델 및 프로파일러 스냅샷입니다.
0.305017의 평균 응답을 얻으려면 간단히 더할 수 있습니다.
0.4650093 + (-0.03985) + (-0.0513424) + (-0.0687996) = 0.305017
그러나 0.22501 및 0.38502의 하한/상한은 어떻게 계산됩니까?
원래, 나는 단순히 대응하는 표준편차를 합산하여 응답에 대한 표준편차를 찾았기 때문에 -
0.0269889 + 0.0243968 + 0.0126292 + 0.0126749 = 0.0766898
그런 다음 z = 1.96을 곱합니다.
0.0766898 x 1.96 = 0.150312008
그러나 프로파일러에서 이 값은 훨씬 낮습니다.
0.38502 - 0.305017 = 0.080003
나는 또한 상한과 하한에 대한 공식을 보려고했지만 어떤 이유로 표시하지 못했습니다 (예측 응답 공식을 표시 할 수 있음).
누구든지 올바른 방향으로 나를 가리킬 수 있다면 매우 감사 할 것입니다. 감사합니다!
