Quanto maior as probabilidades logarítmicas, mais provável que o evento de referência seja. Portanto, os coeficientes positivos indicam que o evento se torna mais provável e os coeficientes negativos indicam que o evento se torna menos provável. O seguinte é um resumo das interpretações dos diferentes tipos de preditores.
Preditores contínuos
O coeficiente de um preditor contínuo é a alteração estimada no logaritmo natural das probabilidades do evento de referência para cada aumento de uma unidade no preditor. Por exemplo, se o coeficiente de tempo em segundos é 1.4, o logaritmo natural das probabilidades aumenta em 1.4 para cada segundo adicional.
Os coeficientes estimados também podem ser usados para calcular as probabilidades ou a relação entre duas probabilidades . Elevar o coeficiente de um preditor a um poder. O resultado é a proporção de probabilidades para quando o preditor é X + 1, comparado a quando o preditor é X. Por exemplo, se a proporção de probabilidades de massa em quilogramas é de 0,95, então para cada quilograma adicional, a probabilidade do evento diminui em torno de 5%.
Para os preditores contínuos, a interpretação das probabilidades pode ser mais Significativo do que a interpretação da proporção de probabilidades.
Preditores categóricos com codificação 1, 0
O coeficiente é a mudança estimada no logaritmo natural das probabilidades quando é alterado do nível de referência no nível do coeficiente. Por exemplo, uma variável categórica tem os níveis rápidos e lentos, e o nível de referência é lento. Se o coeficiente rápido for 1.3, uma alteração na variável lenta e rápida faz com que o logaritmo natural das probabilidades de eventos aumente em 1.3.
Os coeficientes estimados também podem ser usados para calcular a relação de probabilidades ou a relação entre duas probabilidades. Elevar o coeficiente de um nível a um poder. O resultado é a proporção de probabilidades para o nível em comparação com o nível de referência. Por exemplo, uma variável categórica tem níveis duros e macios, e o nível de referência é suave. Se a proporção de probabilidades rígidas é de 0,5, a mudança de suave para dificuldades torna as probabilidades de eventos diminuir em 50%.
Preditores categóricos com codificação 1, 0, -1
O coeficiente é a mudança querida no Logaritmo natural das probabilidades quando é alterado da média do logaritmo natural das probabilidades no nível de coeficiente. Por exemplo, uma variável categórica tem os níveis antes da mudança e após a alteração. Se o coeficiente após a alteração for -2.1, o logaritmo natural das probabilidades de eventos diminui em 2.1 em relação à média quando a variável é igual a após a alteração.
Os coeficientes estimados também podem ser usados para calcular as probabilidades. Para encontrar o valor para a exponentação, subtraia os coeficientes que você deseja comparar. Por exemplo, uma variável categórica tem os níveis vermelhos, amarelos e verdes. Para calcular a relação de probabilidades para vermelho e amarelo, subtrair o coeficiente de vermelho para o coeficiente amarelo. Elevar o resultado a uma potência. Se a proporção de probabilidades é 1,02, a mudança de vermelho para amarelo faz com que as probabilidades do evento aumente em 2%.