Re: Interpretación de salida de regresión logística multinomial¿Intentó guardar el modelo como una serie de fórmulas?
Re: Interpretación de salida de regresión logística multinomialSí, utilicé la opción Guardar fórmula de probabilidad y puedo obtener mis probabilidades de registro de esto. Aunque, me gustaría el valor p asociado con las probabilidades logarítmicas de las estimaciones de parámetros.
Re: Interpretación de salida de regresión logística multinomialIntentaré reformular mi pregunta. Necesito ayuda para desglosar la tabla de estimación de parámetros cuando tengo efectos de dos o tres niveles y una interacción. Por ejemplo, en la columna Término tengo la profundidad de la herramienta (30 mm) y un valor p significativo. ¿Significa eso que las tres velocidades que contienen una profundidad de 30 mm son significativamente diferentes en comparación con una profundidad de 10 mm que contiene las tres velocidades para la puntuación Perturbada/No perturbada? Además, en la columna Término tengo una profundidad de herramienta de 30 mm*velocidad de 1,1 m/s que muestra importancia. ¿Significa esto que una profundidad de herramienta de 30 mm a una velocidad de 1,1 m/s es significativamente diferente de una profundidad de herramienta de 10 mm y una velocidad de 0,89? m/s para puntuación Perturbada/No Perturbada? Adjunto una foto que muestra esta mesa.
Re: Interpretación de salida de regresión logística multinomialNo. La tabla Estimaciones de parámetros prueba cada estimación con la hipótesis nula de que el parámetro verdadero es igual a cero. Eso es todo lo que te dice.
Puede usar otra información para interpretar el significado de estos efectos. Por ejemplo, Prediction Profiler le permite cambiar la configuración y ver la probabilidad prevista actualizada para cada uno de los niveles de respuesta. No tengo un ejemplo como el tuyo. Usé Big Class y ajusté la respuesta nominal Age contra los predictores continuos de Peso y Altura. Aquí está el perfilador para este modelo:
También puede guardar las fórmulas de probabilidad. JMP guarda el predictor lineal, las probabilidades transformadas y el nivel más probable dadas las probabilidades. Aquí está el grupo de predictores lineales para las probabilidades logarítmicas.
Aquí está la fórmula para el primer predictor lineal:
Los números son las estimaciones de los parámetros. El siguiente grupo de columnas de fórmula transforma las probabilidades logarítmicas de nuevo en probabilidad:
Aquí está la fórmula para la primera transformación de probabilidad:
Finalmente, el nivel de respuesta pronosticado es el nivel de respuesta con la probabilidad más alta:
Re: Interpretación de salida de regresión logística multinomialBien, veo cómo se usan las estimaciones de parámetros. Ahora entiendo de dónde viene la ecuación. Esto ayuda mucho, gracias lo aprecio. Exploraré más con el generador de perfiles también.
Interpretación de salida de regresión logística multinomialEstoy usando una computadora Mac con JMP Pro 16.0.0
Tengo un experimento en el que probé tres profundidades de herramienta y tres velocidades de herramienta en un diseño factorial completo. Mis variables de respuesta son categorías de puntaje para el nivel de perturbación de las malezas artificiales. Las categorías son desarraigadas, perturbadas, enterradas, parcialmente perturbadas y no perturbadas. Estoy usando una regresión logística multinomial en JMP para analizar estos datos. Mi modelo de ajuste es: Categoría de puntaje como mi variable de respuesta y tengo Profundidad de herramienta, Velocidad y Profundidad de herramienta*Velocidad como mis efectos fijos. Veo que mi prueba de razón de verosimilitud es significativa tanto para los efectos principales como para la interacción. Mi pregunta es sobre la comprensión de mi salida de estimaciones de parámetros. Puedo calcular mi Lin[desarraigado], Lin[perturbado], etc. a partir de la tabla de contingencia, pero no a partir de las estimaciones de parámetros.
Necesito entender cómo poner mis valores p en oraciones de mi tabla de estimaciones de parámetros y cómo calcular mis probabilidades logarítmicas de la misma tabla para entender lo que me dice la prueba. He adjuntado mi conjunto de datos a continuación para una mayor comprensión.
Exploración y visualización de datosMac OS
