लॉजिस्टिक रिग्रेशन में लॉग ट्रांसफॉर्मेड प्रेडिक्टर्स की व्याख्या

Question

मेरे लॉजिस्टिक मॉडल में भविष्यवाणियों में से एक लॉग ट्रांसफ़ॉर्म किया गया है। आप लॉग ट्रांसफ़ॉर्म किए गए भविष्यवक्ता के अनुमानित गुणांक की व्याख्या कैसे करते हैं और ऑड्स अनुपात पर उस भविष्यवक्ता के प्रभाव की गणना कैसे करते हैं?

Comments

ब्याज की शायद यह भी: क्या मात्रात्मक भविष्यवाणियों को सामान्य रूप से वितरित किया जाना चाहिए?

— मैक्रो

एक बहुत स्पष्ट है, इस सवाल का व्यापक उपचार पर jthetzel का जवाब है stats.stackexchange.com/questions/18480/...

— rolando2

आपकी सभी मदद का धन्यवाद। एक और स्पष्टीकरण। वास्तव में अगर मैं लॉग बेस को 2- बदल देता हूं, तो पहले वाले उत्तर के अनुसार यह सहज ज्ञान युक्त बनाता है कि भविष्यवाणिका में दोहरीकरण से परिणाम में कुल्हाड़ी का% परिवर्तन होता है।

— mp77

Answer 1

यदि आप अनुमानित गुणांक की व्याख्या करते हैं, तो आपको पूर्वसूचक में b -fold वृद्धि के साथ जुड़ा$b$ एक ऑड्स अनुपात मिलेगा , जहां उस लघुगणक का आधार है जिसका उपयोग आपने लॉग-इन प्रेडिक्टर के लॉग-इन करते समय किया था।$b$

मैं आमतौर पर इस स्थिति में 2 आधार के लिए लघुगणक लेने का चयन करता हूं, इसलिए मैं घातांक के दोगुने अनुपात के साथ जुड़े अनुपात के रूप में घातांक गुणांक को अलग कर सकता हूं ।

Comments

दिलचस्प। मैं हमेशा प्राकृतिक लॉग का उपयोग करता हूं क्योंकि कई गुणांक शून्य के करीब होते हैं और फिर आनुपातिक (सापेक्ष) अंतर के रूप में व्याख्या की जा सकती है। यह लघुगणक के किसी अन्य आधार में संभव नहीं है। मैं अन्य ठिकानों का उपयोग करने में कुछ योग्यता देखते हैं, लेकिन मैं आपको, आपकी प्रतिक्रिया को स्पष्ट करने की वजह से की जरूरत है प्रथम दृष्टया अपनी व्याख्या बिल्कुल गुणांक का मान का उपयोग नहीं करता!

— whuber

@ जब भी क्षमा करें, तो प्रथम दृष्टया इसका क्या अर्थ है? पहला चेहरा ??

— onestop

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

— whuber

Answer 2

@gung मामले में आप पूरी तरह से सही है, लेकिन, है इसे रखने के लिए निर्णय लेते हैं, आप गुणांक प्रत्येक पर प्रभाव है व्याख्या कर सकते हैं कई प्रत्येक चतुर्थ के, बजाय इसके अलावा चतुर्थ के।

एक IV जो अक्सर रूपांतरित होना चाहिए वह आय है। यदि आपने इसे अनियंत्रित रूप से शामिल किया है, तो प्रत्येक (कहते हैं) आय में $ 1,000 की वृद्धि से ऑड्स अनुपात पर प्रभाव पड़ता है, जैसा कि ऑड्स अनुपात द्वारा निर्दिष्ट किया गया है। दूसरी ओर, यदि आपने आय का लॉग (10) लिया है, तो आय में प्रत्येक 10 गुना वृद्धि का ऑड्स अनुपात में निर्दिष्ट अंतर अनुपात पर प्रभाव पड़ेगा।

यह आय के लिए ऐसा करने के लिए समझ में आता है, क्योंकि कई मायनों में, आय में $ 1,000 की वृद्धि किसी ऐसे व्यक्ति के लिए बहुत बड़ी है, जो प्रति वर्ष $ 10,000 को $ 100,000 बनाने वाले व्यक्ति की तुलना में अधिक है।

एक अंतिम नोट - यद्यपि लॉजिस्टिक प्रतिगमन कोई सामान्य धारणा नहीं बनाता है, यहां तक ​​कि ओएलएस प्रतिगमन भी चर के बारे में धारणा नहीं बनाता है, यह त्रुटि के बारे में धारणा बनाता है, जैसा कि अवशिष्ट द्वारा अनुमान लगाया गया है।

Comments

+1, अच्छे अंक। मुझे लगता है कि मैं और अधिक पूर्ण हो सकता था। इसके अलावा, मैंने डॉलर के संकेत से ठीक पहले बैकस्लैश "\" लगाकर अनजाने मैथजैक्स को बंद कर दिया। मुझे आशा है कि आपको कोई आपत्ति नहीं है।

— गुंग - को पुनः स्थापित मोनिका

'लॉजिस्टिक प्रतिगमन त्रुटियों के बारे में धारणा बनाता है' से आपका क्या अभिप्राय है?

नहीं, OLS प्रतिगमन त्रुटियों के बारे में धारणा बनाता है। कि मैं क्या कहा।

— पीटर फ्लॉम - मोनिका

Answer 3

यह उत्तर फ्रेड एल। रैमसे और डैनियल डब्ल्यू। शेफर द्वारा द स्टैटिस्टिकल स्लीथ से लिया गया है।

यदि आपका मॉडल समीकरण है:

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

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

उदाहरण के लिए, मेरे पास एक अस्पताल में रहने की लंबाई पर पसरे बिस्तर घावों की उपस्थिति के लिए निम्नलिखित मॉडल है।

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

$\beta = 0.45$

$k$

$k=2$

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

$k=2$

$k=0.5$

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

$k=0.5$