інтерпретація оцінок засмічення логістичної регресії

Чи міг би хтось порадити мені, як інтерпретувати оцінки з логістичної регресії, використовуючи посилання забивання?

Я встановив таку модель у lme4:

glm(cbind(dead, live) ~ time + factor(temp) * biomass,
    data=mussel, family=binomial(link=cloglog))

Наприклад, оцінка часу - 0,015. Чи правильно сказати, що шанси смертності за одиницю часу множать на exp (0,015) = 1,015113 (~ 1,5% збільшення за одиницю часу).
Іншими словами, чи є оцінки, отримані в засміченні, виражені в коефіцієнтах журналу, як це стосується логістичної логістичної регресії?

Функція зв’язку доповнення лог-журнал не є логістичною регресією - термін "логістичний" означає посилання logit. Це все ще біноміальна регресія.

оцінка часу 0,015. Чи правильно сказати, що шанси смертності на одиницю часу множать на exp (0,015) = 1,015113 (~ 1,5% збільшення за одиницю часу)

Ні, тому що він не моделює з точки зору журналів. Це те, що ви мали б із посиланням logit; якщо ви хочете, щоб модель працювала з точки зору логіки, скористайтеся logit-посиланням.

Про це говорить функція зв’язку допоміжного журналу-журналу

$\eta(x) = \log(-\log(1-\pi_x))=\mathbf{x}\beta$

де .$\pi_x=P(Y=1|X=\mathbf{x})$

Отже, - не коефіцієнт шансів; дійсно exp ( η ) = - log ( 1 - π x ) .$\exp(\eta)$$\exp(\eta)=-\log(1-\pi_x)$

$\exp(-\exp(\eta))=(1-\pi_x)$$1-\exp(-\exp(\eta))=\pi_x$$\mathbf{x}$

$x$

Як Бен обережно натякав у своєму питанні в коментарях:

чи правда сказати, що ймовірність смертності за одиницю часу (тобто небезпеку) збільшується на 1,5%?

Параметри в додатковій моделі журналу журналів мають чітку інтерпретацію з точки зору небезпеки. У нас це є:

$e^{\eta(x)}=-\log(1-\pi_x) = -\log(S_x)$$S$

(Отже, виживання журналу зменшиться приблизно на 1,5% за одиницю часу у прикладі.)

$h(x)=-\frac{d}{dx}\log(S_x)=\frac{d}{dx}e^{\eta(x)}$ , тому справді здається, що у прикладі, наведеному у питанні, ймовірність смертності * за одиницю часу збільшується приблизно на 1,5%

$P(Y=1)$