Com més gran siguin les probabilitats logarítmiques, més probable serà l’esdeveniment de referència. Per tant, els coeficients positius indiquen que l’esdeveniment es torna més probable i els coeficients negatius indiquen que l’esdeveniment es torna menys probable. El següent és un resum de les interpretacions dels diferents tipus de predictors.
Predictors continus
El coeficient d’un predictor continu és el canvi estimat en el logaritme natural de les probabilitats per a l’esdeveniment de referència per cada increment d’una unitat en el predictor. Per exemple, si el coeficient de temps en segons és 1.4, llavors el logaritme natural de les probabilitats augmenta en 1.4 per cada segon addicional.
Els coeficients estimats també es poden utilitzar per calcular les relacions de probabilitats o la relació entre dues probabilitats. S’elevi a una potència el coeficient d’un predictor. El resultat és la relació de probabilitats per quan el predictor sigui x + 1, en comparació amb quan el predictor sigui x. Per exemple, si la relació de probabilitats per a massa en quilograms és 0.95, llavors per cada quilogram addicional, la probabilitat de l’esdeveniment disminueix en al voltant de 5%.
Per a predictors continus, la interpretació de les probabilitats pot ser més significativa que la interpretació de la relació de probabilitats.
Predictors categòrics amb codificació 1, 0
el coeficient és el canvi estimat en el logaritme natural de les probabilitats quan es canvia de el nivell de referència a el nivell de coeficient. Per exemple, una variable categòrica té els nivells Ràpid i Lent, i el nivell de referència és Lent. Si el coeficient de Ràpid és 1.3, llavors un canvi en la variable d’Lent a Ràpid fa que el logaritme natural de les probabilitats de l’esdeveniment augmenti en 1.3.
Els coeficients estimats també es poden utilitzar per calcular la relació de probabilitats o la relació entre dues probabilitats. S’elevi a una potència el coeficient d’un nivell. El resultat és la relació de probabilitats per al nivell en comparació amb el nivell de referència. Per exemple, una variable categòrica té els nivells Dur i Suau, i el nivell de referència és Suau. Si la relació de probabilitats de Dur és 0.5, llavors el canvi de Suau a Dur fa que les probabilitats de l’esdeveniment disminueixin en 50%.
Predictors categòrics amb codificació 1, 0, -1
El coeficient és el canvi estimat en el logaritme natural de les probabilitats quan es canvia de la mitjana de l’logaritme natural de les probabilitats a el nivell de coeficient. Per exemple, una variable categòrica té els nivells Abans de l’canvi i Després de l’canvi. Si el coeficient de Després de l’canvi és -2.1, llavors el logaritme natural de les probabilitats de l’esdeveniment disminueix en 2.1 pel que fa a la mitjana quan la variable és igual a Després de canvi.
Els coeficients estimats també es poden utilitzar per calcular les relacions de probabilitats. Per a trobar el valor per a la exponenciació, resti els coeficients que voleu comparar. Per exemple, una variable categòrica té els nivells Vermell, Groc i Verd. Per calcular la relació de probabilitats per a Rojo i Groc, resti el coeficient de Vermell a el coeficient de Groc. S’elevi a una potència el resultat. Si la relació de probabilitats és 1.02, llavors el canvi de Rojo a Amarillo fa que les probabilitats de l’esdeveniment augmentin en 2%.