Làm thế nào để giải thích các hệ số từ hồi quy logistic?

Tôi có chức năng xác suất sau:

$$\text{Prob} = \frac{1}{1 + e^{-z}}$$

Ở đâu

$$z = B_0 + B_1X_1 + \dots + B_nX_n.$$

Mô hình của tôi trông giống như

$$\Pr(Y=1) = \frac{1}{1 + \exp\left(-[-3.92 + 0.014\times(\text{gender})]\right)}$$

Tôi hiểu ý nghĩa của việc chặn (3,92), nhưng bây giờ tôi chắc chắn làm thế nào để giải thích 0,011. Đây có phải là tỷ lệ cược đăng nhập, tỷ lệ lẻ hay bây giờ tôi có thể khẳng định rằng với mỗi thay đổi tỷ lệ cược gia tăng là giới tính, nữ có nhiều khả năng giành chiến thắng hơn 0,011 so với nam giới. Về cơ bản, làm thế nào để tôi giải thích 0,011?

Về cơ bản, tôi muốn lấy hàm xác suất và thực sự triển khai nó trong Java cho một chương trình cụ thể mà tôi đang viết, nhưng tôi không chắc liệu tôi có hiểu chính xác hàm này để thực hiện nó trong Java không.

Ví dụ mã Java:

double p = 1d / (1d + Math.pow(2.718d, -1d * (-3.92d + 0.014d * bid)));

Nếu bạn lắp GLM nhị thức với liên kết logit (nghĩa là mô hình hồi quy logistic), thì phương trình hồi quy của bạn là tỷ lệ cược log rằng giá trị phản hồi là '1' (hoặc 'thành công'), dựa trên các giá trị dự đoán .

Việc lũy thừa tỷ lệ cược đăng nhập cung cấp cho bạn tỷ lệ cược cho mức tăng một đơn vị trong biến của bạn. Vì vậy, ví dụ, với "giới tính", nếu Female = 0 và Male = 1 và hệ số hồi quy logistic là 0,011, thì bạn có thể khẳng định rằng tỷ lệ kết quả của bạn đối với nam giới là exp (0,011) = 1,01 lần so với tỷ lệ cược của kết quả của bạn ở phụ nữ.

tỷ lệ cược của phụ nữ nên 1 / exp(0.014)

giải trình:

vì sự kiện dành cho nam là '1' và nữ là '0' có nghĩa là mức tham chiếu là nữ.

phương trình ln(s) = B0 + B1*(gender)

odds(female) = exp(B0)
odds(male)   = exp(B0 + B1 * 1)

odds ratio(male) = odds(male) / odds(female) = exp(0.014) = 1.01

vì thế, odds ratio(female) = 1 / 1.01 = 0.99