Analiza de regresie logistică este folosită pentru a examina asocierea variabilelor independente (categorice sau continue) cu o variabilă dependentă dihotomică. Aceasta este în contrast cu analiza de regresie liniară în care variabila dependentă este o variabilă continuă.
Cum interpretați o analiză de regresie logistică?
Interpretează rezultatele cheie pentru regresia logistică binară
- Pasul 1: Stabiliți dacă asocierea dintre răspuns și termen este semnificativă statistic.
- Pasul 2: înțelegeți efectele predictorilor.
- Pasul 3: stabiliți cât de bine se potrivește modelul cu datele dvs.
- Pasul 4: stabiliți dacă modelul nu se potrivește cu datele.
Când ați folosi exemplul de regresie logistică?
Regresia logistică este aplicată pentru a prezice variabila dependentă categorială. Cu alte cuvinte, este folosit când predicția este categoric, de exemplu, da sau nu, adevărat sau fals, 0 sau 1. Probabilitatea prezisă sau rezultatul regresiei logistice poate fi una dintre ele și nu există cale de mijloc.
Cum se calculează regresia logistică?
Un astfel de model logistic se numește model log-odds. Prin urmare, în statistică, regresia logistică este uneori numită model logistic sau model logit. … Raportul de șanse (notat OR) este pur și simplu calculat cu șansele de a fi un caz pentru un grup împărțit la șansele de a fi un cazpentru alt grup.
Ce raportați în regresia logistică?
Raportarea clasică a regresiei logistice include odds ratio și intervale de încredere de 95%, precum și AUC pentru evaluarea modelului multivariat.
