Interpretazione dei coefficienti stimati nella regressione della logistica binaria

Più alto è la probabilità logaritmica, più probabilmente l’evento di riferimento sarà. Pertanto, i coefficienti positivi indicano che l’evento diventa più probabile e i coefficienti negativi indicano che l’evento diventa meno probabile. Quanto segue è un riepilogo delle interpretazioni dei diversi tipi di predittori.

Predittori continui

Il coefficiente di un predittore continuo è il cambiamento stimato nel logaritmo naturale delle probabilità per l’evento di riferimento per ogni aumento di un’unità nel predittore. Ad esempio, se il coefficiente di tempo in secondi è 1.4, il logaritmo naturale delle probabilità aumenta in 1.4 per ogni secondo ulteriore.

I coefficienti stimati possono anche essere utilizzati per calcolare le probabilità o la relazione tra due probabilità . Elevare il coefficiente di un predittore a un potere. Il risultato è il rapporto tra probabilità per quando il predittore è x + 1, rispetto a quando il predittore è x. Ad esempio, se il rapporto tra probabilità di massa in chilogrammi è 0,95, quindi per ogni chilogrammo aggiuntivo, la probabilità dell’evento diminuisce intorno al 5% circa.

Per i predittori continui, l’interpretazione delle probabilità può essere di più Significativo dell’interpretazione del rapporto tra probabilità.

Predittori categoriali con la codifica 1, 0

Il coefficiente è il cambiamento stimato nel logaritmo naturale delle probabilità quando viene modificato dal livello di riferimento a livello coefficiente. Ad esempio, una variabile categorica ha i livelli veloci e lenti e il livello di riferimento è lento. Se il coefficiente rapido è 1.3, quindi un cambiamento nella variabile a lenta rapidità causa il logaritmo naturale delle probabilità di eventi di aumentare in 1.3.

I coefficienti stimati possono anche essere utilizzati per calcolare il rapporto delle probabilità o la relazione tra due probabilità. Elevare il coefficiente di un livello a un potere. Il risultato è il rapporto tra probabilità per il livello rispetto al livello di riferimento. Ad esempio, una variabile categorica ha livelli duri e morbidi e il livello di riferimento è regolare. Se il rapporto tra probabilità dure è 0,5, quindi il cambio di liscio a difficile rende le probabilità dell’evento diminuiscono del 50%.

Predittori categoriali con la codifica 1, 0, -1

Il coefficiente è il cambiamento caro nel Logaritmo naturale delle probabilità quando viene modificato dalla media del logaritmo naturale delle probabilità a livello di coefficiente. Ad esempio, una variabile categorica ha i livelli prima della modifica e dopo la modifica. Se il coefficiente dopo il cambiamento è -2.1, il logaritmo naturale delle probabilità dell’evento diminuisce in 2.1 rispetto alla media quando la variabile è uguale a dopo il cambiamento.

I coefficienti stimati possono anche essere utilizzati calcolare le probabilità. Per trovare il valore per l’esponenza, sottrarre i coefficienti che si desidera confrontare. Ad esempio, una variabile categorica ha i livelli rossi, gialli e verdi. Per calcolare il rapporto delle probabilità per il rosso e il giallo, sottrarre il coefficiente di rosso al coefficiente giallo. Elevare il risultato a un potere. Se il rapporto tra probabilità è 1,02, quindi il cambio di rosso al giallo rende le probabilità dell’aumento dell’evento del 2%.

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