K ověření tohoto předpokladu byl použit Box-Tidwellův test testováním, zda logitová transformace je lineární funkcí prediktoru, účinně přidáním nelineární transformace původní prediktor jako termín interakce k testování, zda toto přidání nepřineslo lepší předpověď.
Co je Box-Tidwell?
Abstrakt: Box-Tidwell představuje běžně používaný iterativní přístup v lineární nebo nelineární regresi, ale v modelování spolehlivosti se používá málo. Poskytuje transformaci výkonu proměnné regresoru za účelem linearizace modelu nebo (občas) výchozí logaritmickou transformaci.
Jak hodnotíte linearitu v logitu?
Předpoklad linearity
To lze provést vizuální kontrolou bodového grafu mezi každým prediktorem a hodnotami logitVyhlazené bodové grafy ukazují, že proměnné glukóza, hmotnost, těhotná, tlak a triceps jsou všechny docela lineárně spojeny s výsledkem diabetu v logaritmickém měřítku.
Co je logistická regrese SPSS?
Přehled. Logistická regrese. - Logistická regrese se používá k predikci kategoriální (obvykle dichotomické) proměnné ze sady prediktorových proměnných. - Pro logistickou regresi je predikovaná závislá proměnná funkcí pravděpodobnosti, že konkrétní subjekt bude v jedné z kategorií.
Jak se počítá logistická regrese?
Začněme tedy známou lineární regresní rovnicí:
- Y=B0 + B1X. V lineární regresi je výstup Y ve stejných jednotkách jako cílová proměnná (věc, kterou se snažíte předpovědět). …
- Šance=P(Událost) / [1-P(Událost)] …
- Šance=0,70 / (1–0,70)=2,333.
