Lojistik regresyonda kesişim terimi

Aşağıdaki lojistik regresyon modeline sahip olduğumuzu varsayalım:

logit (p) = β_{0} + β_{1} x_{1} + β_{2} x_{2}

$\text{logit}(p) = \beta_0+\beta_{1}x_{1} + \beta_{2}x_{2}$

Mı olayın oran ve ? Başka bir deyişle, ve en düşük düzeylerde olduğunda (bu 0 olmasa bile) olayın olasılığı nedir? Örneğin, ve yalnızca ve değerlerini alırsa, bunları 0 olarak ayarlayamayız. $\beta_0$ $x_1 = 0$ $x_2=0$ $x_1$ $x_2$ $x_1$ $x_2$ $2$ $3$

logistic interpretation intercept

— logisticgu
kaynak

Cevabı açıklayıcı ve yardımcı olması için stats.stackexchange.com/questions/91402 adresinde bulacağınıza inanıyorum . Küçük değişikliklerle, doğrudan sizin durumunuz için geçerlidir.

— whuber

@whuber: Yani örneğimde, ve veri aralığımın dışında mı? Ve böylece ve anlamlı bir yorum yok.

x_{1} = 0

$x_1 = 0$

x_{2} = 0

$x_2=0$

β_{0}

$\beta_0$

— logisticgu

Yanıtlar:

$\beta_0$ değildir oran etkinliği zaman , o oran log . Buna ek olarak, en düşük sıfır olmayan değerlerinde değil, yalnızca olduğunda günlük olasılıklarıdır . $x_1 = x_2 = 0$ $x_1 = x_2 = 0$

— gung - Monica'yı eski durumuna döndürün
kaynak

Dolayısıyla

durumumda anlamlı bir yorumu yok.

β_{0}

$\beta_0$

— logisticgu

Bu nedenle

durumunuzda anlamlı bir bağımsız yorumu yoktur . Bu genellikle böyledir. Halen modelin ayrılmaz bir parçasıdır. Eğer modelden düşürdü Eğer modelin geri kalanı (örneğin, tahmini

) önyargılı olacaktır.

β_{0}

$\beta_0$

{\hat{β}}_{1}

$\hat\beta_1$

— gung - Monica'yı eski

(+1) Kesmeyi anlamlı kılmanın çeşitli yolları vardır. Örneğin, günlük oran ilgilenen eğer zaman

, sonra geri kalışının

karşı

. Tabii ki mevcut değere

takarak aynı değeri elde edeceksiniz ,

x_{2} = 2

$x_2=2$

x_{3} = 3

$x_3=3$

p

$p$

x_{1} - 2

$x_1-2$

x_{3} - 3

$x_3-3$

x_{1} = 2

$x_1=2$

x_{2} = 3

$x_2=3$

β_{0} + 2 β_{1} + 3 β_{2}

$\beta_0+2\beta_1+3\beta_2$ , ancak varsayılan yazılım çıktısı muhtemelen bunu sıfıra karşılaştırmak için otomatik olarak bir test içerir.

— whuber

@gung: Benzer bir şekilde, içinde

karşılaştırarak

için

ve diğer tüm değişkenlerin sabit?

\exp (β_{1})

$\exp(\beta_1)$

x_{1} = 3

$x_1= 3$

x_{1} = 2

$x_1=2$

— logisticgu

Evet,

, her şey sabit tutulduğunda

birim değişiklikle ilişkili oran oranıdır (1 birim aralıktaki herhangi bir değer kümesi olabilir).

\exp (β_{1})

$\exp(\beta_1)$

x_{1}

$x_1$

— gung - Monica'yı eski

Aynı zamanda ve eşit olmadığı bir durum da olabilir . Bu durumda net bir yorumu yoktur. $x_1$ $x_2$ $0$ $\beta_0$

Aksi takdirde bir yorumu vardır - hiç kimse bunu yapamazsa, oranların kaydını gerçek değerine kaydırır. $\beta_0$

— Sergey Makarevich
kaynak

Not Eğer dolar işaretleri metni içine alarak burada dizgi lateks kullanabileceğiniz, örneğin $x^{2}$ üretir

ve üretir

x^{2}

$x^2$ $\beta_0$

β_{0}

$\beta_0$

— Silverfish

Farklı bir şekilde bakmanızı öneririm ...

Lojistik regresyonda, $\text{logit}(p)$ nin gerçek çıktısı olan olabilirlik olasılığını hesaplayarak {0 veya 1} ikili sınıfını tahmin ediyoruz .

$\beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2+ \dotsm$

$x_i$ $\beta_0$ $\beta_i x_i$

$\beta_0$ $x_i$ $x_i$ $\beta_0$

Belki aynı şeyi biraz farklı zihniyette söyledim, ama umarım bu yardımcı olur ...

— Omeed
kaynak