2024 Kirjoittaja: Elizabeth Oswald | [email protected]. Viimeksi muokattu: 2024-01-13 00:06
Logistista regressioanalyysiä käytetään tutkimaan (kategorisen tai jatkuvan) riippumattoman muuttujan/muuttujien assosiaatiota yhteen kaksijakoiseen riippuvaiseen muuttujaan. Tämä on toisin kuin lineaarinen regressioanalyysi, jossa riippuva muuttuja on jatkuva muuttuja.
Miten tulkitset logistisen regressioanalyysin?
Tulkitse binaarilogistisen regression tärkeimmät tulokset
- Vaihe 1: Määritä, onko vastauksen ja termin välinen yhteys tilastollisesti merkitsevä.
- Vaihe 2: Ymmärrä ennustajien vaikutukset.
- Vaihe 3: Selvitä, kuinka hyvin malli sopii tietoihisi.
- Vaihe 4: Selvitä, eikö malli sovi tietoihin.
Milloin käyttäisit logistisen regression esimerkkiä?
Logistista regressiota käytetään kategorisen riippuvan muuttujan ennustamiseen. Toisin sanoen sitä käytetään kun ennuste on kategorinen, esimerkiksi kyllä tai ei, tosi tai epätosi, 0 tai 1. Logistisen regression ennustettu todennäköisyys tai tulos voi olla jompikumpi seuraavista ja keskitietä ei ole olemassa.
Miten logistinen regressio lasketaan?
Tällaista logistista mallia kutsutaan log-odds-malliksi. Tästä syystä tilastoissa logistista regressiota kutsutaan joskus logistiseksi malliksi tai logit-malliksi. … Kerroinsuhde (merkitty OR) on yksinkertaisesti laskettu kertoimella olla tapaus yhdelle ryhmälle jaettuna todennäköisyydellä olla tapaustoiselle ryhmälle.
Mitä raportoit logistisessa regressiossa?
Klassinen logistisen regression raportointi sisältää todennäköisyyssuhteen ja 95 %:n luottamusvälit sekä AUC:n monimuuttujamallin arvioimiseksi.
