https://www.jmp.com/support/help/en/15.2/index.shtml#page/jmp/example-of-ordinal-logistic-regression.shtml
Was sagen hier das Beta und der signifikante p-Wert aus? Mit jeder Einheit Erhöhung der Dauer ...?
Was sagt mir die Beta? Wenn Beta positiv ist, erhöht sich mit jeder Erhöhung des Prädiktors um eine Einheit die Wahrscheinlichkeit einer niedriger geordneten Kategorie?
Haben Sie sich die JMP-Dokumentation zur Logistic-Plattform angesehen? Verfügen Sie über eine Schulung in der Verwendung eines logistischen Regressionsmodells?
In der logistischen Regression wird derselbe lineare Prädiktor verwendet, der auch in der gewöhnlichen Regression der kleinsten Quadrate mit einer kontinuierlichen Antwort verwendet würde. Aber die Antwort ist der Logit oder die Log-Quote, nicht die ursprüngliche Anzahl. In diesem Fall sind die Quoten die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses dividiert durch die Wahrscheinlichkeit, dass kein Ereignis auftritt. Der Koeffizient stellt also die Änderung des Logit für jede Einheitsänderung im Prädiktor dar.
Das Streudiagramm wandelt den vorhergesagten Logit in die vorhergesagte Wahrscheinlichkeit um. Drei Ebenen Ihrer Antwort lassen sich in zwei Logistikkurven umwandeln.
Die für die Schätzung jedes Parameters bereitgestellten Inferenzstatistiken sollen Ihnen bei der Entscheidung helfen, ob der Term statistisch signifikant ist.
