Bir logit modelinde katsayıların nasıl yorumlanacağını anlamaya çalışıyorum.
Log oranlarındaki değişimi temsil ettiklerini biliyorum, ancak yorumlarına ve model bağlamında gerçekte ne anlama geldiklerine dair daha ayrıntılı bir açıklama arıyorum.
6 cevap
Carolina
Wed Oct 16 2024
Özellikle olasılık oranı, olayın gerçekleşme olasılığının, olayın gerçekleşmeme olasılığına bölünmesiyle ifade edilebilir.
Bu oran, bir olayın gerçekleşmeme olasılığına göre gerçekleşme olasılığının ne kadar yüksek olduğuna dair daha net bir resim sağlar.
Sara
Wed Oct 16 2024
Lojit katsayısı, katsayının (expB) üstel değeri alınarak odds oranına dönüştürülebilir.
Bu dönüşüm, bağımsız bir değişkenin odds oranı üzerindeki etkisini yorumlamamızı sağlar.
Lorenzo
Wed Oct 16 2024
İstatistiksel modellemede logit katsayısı, lojistik regresyonda bağımsız değişkenlerin bağımlı değişken üzerindeki etkisinin bir ölçüsünü sağlar.
Ancak bu katsayının doğrudan yorumlanması özellikle kukla değişkenler için zor olabilir.
CryptoNinja
Wed Oct 16 2024
Kukla değişkenler için olasılık oranı, bağımsız değişkenin mevcut olduğu grupta meydana gelen olayın olasılığının, bağımsız değişkenin bulunmadığı grupta meydana gelen olayın olasılığına oranını temsil eder.
EnchantedMoon
Wed Oct 16 2024
Lojit katsayısını anlamanın daha sezgisel bir yolu "olasılık oranı" kavramıdır.
Olasılık oranı, bir olayın gerçekleşme olasılığını gerçekleşmeme olasılığıyla karşılaştıran basit bir orandır.