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Testen der Linearität von Logit

Hallo Team,

Ich habe erfahren, dass der Box-Tidwell-Test derzeit nicht in JMP verfügbar ist. Gibt es einen Mechanismus, den JMP uns zur Verfügung stellt, um diese Annahme zu überprüfen, die (meiner Meinung nach) für die logistische Regression wesentlich ist? (dass alle kontinuierlichen unabhängigen Variablen in einer linearen Beziehung zum Logit der abhängigen Variablen stehen müssen).

Dies ist eine Anfrage eines Professors, der SPSS in der Klasse ersetzt

Danke

Murali

Betreff: Testen der Linearität von Logit

@Muralidhara, wir haben diese Anfrage schon einmal erhalten, siehe Wunschliste-Artikel . Meine erste Untersuchung zu diesem Thema brachte mich zu dem Schluss, dass der Box-Tidwell-Test kein so guter Ansatz ist wie eine spezifische Teststatistik.

Ich denke, die Art und Weise, wie Sie dies tun, besteht darin, die Wechselwirkungen zwischen den kontinuierlichen Prädiktoren und ihrer logarithmischen Transformation einzubeziehen, und wenn einer der Interaktionseffekte, die einen kontinuierlichen Faktor beinhalten, signifikant ist, dann wird davon ausgegangen, dass der kontinuierliche Faktor „nicht linear davon abhängt“. logit". Ich nehme an, Sie könnten auch Effekte höherer Ordnung einbeziehen (z. B. quadratisch). Siehe https://sites.education.miami.edu/statsu/wp-content/uploads/sites/4/2020/07/Logistic-Regression-Webinar.pdf

Betreff: Testen der Linearität von Logit

Verwendung der Beispieldatentabelle „Ingots.JMP“: Sie müssen zunächst die transformierten Variablen log[heat] und log[soak] erstellen und diese dann als Interaktionsterme mit ihrem Haupteffekt einbinden.

Die Wärmevariable weist Hinweise auf Nichtlinearität auf, das heißt, Wärme*log[Wärme] ist statistisch signifikant.