Interpretarea coeficienților estimați în regresia logistică binară

Cu cât este mai mare probabilitățile logaritmice, cu atât va fi mai probabil evenimentul de referință. Prin urmare, coeficienții pozitivi indică faptul că evenimentul devine mai probabil și coeficienții negativi indică faptul că evenimentul devine mai puțin probabil. Următoarele sunt un rezumat al interpretărilor diferitelor tipuri de predictori.

Predictorii continuu

Coeficientul unui predictor continuu este modificarea estimată a logaritmului natural al probabilităților pentru evenimentul de referință pentru fiecare creștere a unei unități din predictor. De exemplu, dacă coeficientul de timp în secunde este de 1,4, atunci logaritmul natural al probabilităților crește în 1,4 pentru fiecare secundă suplimentar.

Coeficienții estimați pot fi, de asemenea, utilizați pentru a calcula probabilitățile sau relația dintre două cote . Ridica coeficientul unui predictor la o putere. Rezultatul este raportul dintre probabilități atunci când predictorul este X + 1, comparativ cu când predictorul este X. De exemplu, dacă raportul dintre probabilitățile de masă în kilograme este de 0,95, atunci pentru fiecare kilogram suplimentar, probabilitatea evenimentului scade la aproximativ 5%.

Pentru predictorii continuu, interpretarea șanselor poate fi mai mult semnificative decât interpretarea raportului dintre probabilități.

Predictori categorici cu codare 1, 0

Coeficientul este modificarea estimată a logaritmului natural al șanselor atunci când este schimbat de la nivelul de referință la nivelul coeficientului la nivelul coeficientului. De exemplu, o variabilă categorică are nivelurile rapid și lent, iar nivelul de referință este lent. Dacă coeficientul rapid este de 1,3, atunci o modificare a variabilei lentă este determină logaritmul natural al probabilităților evenimentelor de a crește în 1.3.

Coeficienții estimați pot fi, de asemenea, utilizați pentru a calcula relația dintre probabilități sau relația dintre două șanse. Ridica coeficientul unui nivel la o putere. Rezultatul este raportul dintre probabilitățile de nivel comparativ cu nivelul de referință. De exemplu, o variabilă categorică are nivele grele și moi, iar nivelul de referință este neted. Dacă raportul dintre probabilitățile grele este de 0,5, atunci schimbarea netedă a greu face ca probabilitățile evenimentului să scadă cu 50%.

Predictori categorici cu codarea 1, 0, -1

coeficientul este schimbarea draga în logaritmul natural al șanselor atunci când este schimbat din media logaritmului natural al probabilităților la nivelul coeficientului. De exemplu, o variabilă categorică are nivelele înainte de schimbare și după schimbare. În cazul în care coeficientul după schimbare este -2.1, atunci logaritmul natural al probabilităților evenimentului scade în 2.1 în raport cu media atunci când variabila este egală cu după schimbare.

Coeficienții estimați pot fi de asemenea utilizați la calculați probabilitățile. Pentru a găsi valoarea pentru exponentare, scădeți coeficienții pe care doriți să o comparați. De exemplu, o variabilă categorică are nivelele roșii, galbene și verzi. Pentru a calcula relația dintre probabilitățile de roșu și galben, scade coeficientul de roșu la coeficientul galben. Ridicați rezultatul la o putere. Dacă raportul dintre probabilități este de 1.02, atunci schimbarea roșii la galben face probabilitatea creșterii evenimentului cu 2%.

Lasă un răspuns

Adresa ta de email nu va fi publicată. Câmpurile obligatorii sunt marcate cu *