그렇다면 베타는 나에게 무엇을 말해주는가? 베타가 양수인 경우 예측 변수의 모든 단위 증가에 대해 더 낮은 순서의 범주에 대한 확률이 증가합니까?
Logistic 플랫폼에 대한 JMP 문서를 살펴보셨나요? 로지스틱 회귀 모델 사용에 대한 교육을 받았나요?
연속 응답을 사용하는 일반 최소 제곱 회귀 분석에 사용되는 것과 동일한 선형 예측 변수가 로지스틱 회귀 분석에 사용됩니다. 그러나 응답은 원래 카운트가 아닌 로짓 또는 로그 확률입니다. 이 경우 확률은 사건이 발생할 확률을 사건이 발생하지 않을 확률로 나눈 값입니다. 따라서 계수는 예측 변수의 각 단위 변화에 대한 로짓의 변화를 나타냅니다.
산점도는 예측 로짓을 예측 확률로 변환합니다. 세 가지 수준의 반응이 두 개의 로지스틱 곡선으로 변환됩니다.
각 매개변수의 추정을 위해 제공되는 추론 통계는 해당 항이 통계적으로 유의한지 판단하는 데 도움이 됩니다.
