ロジットの直線性のテストこんにちは、チームです。
Box Tidwell テストは現在 JMP では利用できないことが分かりました。ロジスティック回帰に不可欠な（と思われる）この仮定をチェックするために JMP が提供するメカニズムはありますか? (すべての連続独立変数は従属変数のロジットに線形関係がある必要があります)。
授業でSPSSを置き換えている教授からの依頼です。
ありがとう
ムラリ
Re: ロジットの直線性のテスト@Muralidhara以前にこのリクエストを受け取りました。 「ウィッシュリストのアイテム」を参照してください。これについて最初に調査したところ、Box-Tidwell 検定は特定の検定統計量としてはそれほど優れたアプローチではないと思いました。
これを行う方法は、連続予測子とその対数変換の間の交互作用を含めることだと思います。連続因子を含む交互作用効果のいずれかが重要な場合、連続因子は「ロジット」。高次の効果 (たとえば 2 次) も含めることができると思います。 https://sites.education.miami.edu/statsu/wp-content/uploads/sites/4/2020/07/Logistic-Regression-Webinar.pdfを参照してください。
Re: ロジットの直線性のテスト「Ingots.JMP」サンプル データ テーブルの使用: まず、変換された変数log[heat]およびlog[soak]を作成し、次にそれらを主効果を伴う交互作用項として含める必要があります。
heat変数は非線形性の証拠を示しています。つまりheat*log[heat]は統計的に有意です。
