Giải thích các yếu tố dự đoán biến đổi log trong hồi quy logistic

15

Một trong những dự đoán trong mô hình logistic của tôi đã được chuyển đổi nhật ký. Làm thế nào để bạn giải thích hệ số ước tính của công cụ dự báo biến đổi nhật ký và làm thế nào để bạn tính toán tác động của công cụ dự đoán đó đến tỷ lệ cược?

logistic

Cũng có thể quan tâm: Có nên chuyển đổi các yếu tố dự đoán định lượng để phân phối bình thường?

— Macro

1

Một cách xử lý toàn diện, rõ ràng cho câu hỏi này là câu trả lời của jthetzel

— rolando2 18/07/12

Cảm ơn tất cả sự giúp đỡ của bạn. Một sự làm rõ thêm. Trên thực tế nếu tôi chuyển đổi sang cơ sở đăng nhập 2- thì theo câu trả lời trước đó, điều đó có ý nghĩa trực quan rằng việc nhân đôi dự đoán sẽ dẫn đến thay đổi% ax trong kết quả.

— mp77

16

Nếu bạn lũy thừa hệ số ước tính, bạn sẽ nhận được tỷ lệ chênh lệch liên quan đến mức tăng gấp lần $b$ của công cụ dự đoán, trong đó là cơ sở của logarit mà bạn đã sử dụng khi chuyển đổi log dự đoán. $b$

Tôi thường chọn lấy logarit cho cơ sở 2 trong tình huống này, vì vậy tôi có thể can thiệp vào hệ số lũy thừa dưới dạng tỷ lệ chênh lệch liên quan đến việc nhân đôi dự đoán.

— trên đỉnh
nguồn

3

Hấp dẫn. Tôi luôn sử dụng nhật ký tự nhiên vì nhiều hệ số có xu hướng gần bằng 0 và sau đó có thể được hiểu là sự khác biệt theo tỷ lệ (tương đối). Điều đó là không thể trong bất kỳ cơ sở logarit nào khác. Tôi thấy một số giá trị trong việc sử dụng các cơ sở khác, nhưng tôi nghĩ bạn cần làm rõ phản hồi của mình, bởi vì prima facie giải thích của bạn không sử dụng giá trị của hệ số nào cả!

— whuber

@whuber xin lỗi prima facie có nghĩa là gì? Mặt đầu tiên ??

— vào

3

google.com/search?q=define+"prima+facie "

— whuber

8

@gung là hoàn toàn chính xác, nhưng, trong trường hợp bạn làm quyết định để giữ cho nó, bạn có thể giải thích các hệ số đã có ảnh hưởng đến từng nhiều của IV, thay vì mỗi cạnh của IV.

Một IV thường được chuyển đổi là thu nhập. Nếu bạn bao gồm nó chưa được dịch, thì mỗi lần tăng thu nhập $ 1.000 sẽ có ảnh hưởng đến tỷ lệ cược như được chỉ định bởi tỷ lệ chênh lệch. Mặt khác, nếu bạn lấy nhật ký (10) thu nhập, thì mỗi lần tăng thu nhập gấp 10 lần sẽ có ảnh hưởng đến tỷ lệ chênh lệch được chỉ định trong tỷ lệ chênh lệch.

Thật hợp lý khi làm điều này vì thu nhập bởi vì, theo nhiều cách, mức tăng thu nhập 1.000 đô la lớn hơn nhiều đối với người kiếm được 10.000 đô la mỗi năm so với người kiếm được 100.000 đô la .

Một lưu ý cuối cùng - mặc dù hồi quy logistic không đưa ra các giả định về tính quy tắc, ngay cả hồi quy OLS cũng không đưa ra các giả định về các biến, nhưng nó đưa ra các giả định về lỗi, theo ước tính của phần dư.

— Peter Flom - Tái lập Monica
nguồn

1

+1, điểm tốt. Tôi cho rằng tôi có thể đã hoàn thiện hơn. Ngoài ra, tôi đã tắt mathjax vô tình bằng cách đặt dấu gạch chéo ngược "\" ngay trước khi ký hiệu đô la. Tôi hy vọng bạn không phiền.

— gung - Phục hồi Monica

Ý bạn là gì khi 'hồi quy logistic đưa ra giả định về các lỗi'?

Không, hồi quy OLS đưa ra các giả định về các lỗi. Đó là những gì tôi nói.

— Peter Flom - Tái lập Monica

3

Câu trả lời này được chuyển thể từ The Statistics Sleuth của Fred L. Ramsey và Daniel W. Schafer.

Nếu phương trình mô hình của bạn là:

$log(p/(1-p)) = \beta _{0} + \beta log(X)$

$k$ $X$ $k^{\beta }$

Ví dụ, tôi có mô hình sau đây về sự hiện diện của vết loét trên giường đã thoái lui trong thời gian nằm viện.

$log(odds of bedsore)= -.44 + 0.45(length of stay)$

$\beta = 0.45$

$k$

$k=2$

$k^{\beta } = 2^{0.45} = 1.37$

$k=2$

$k=0.5$

$k^{\beta } = 0.5^{0.45} = 0.73$

$k=0.5$

— LindsayL
nguồn