Як інтерпретувати коефіцієнти з логістичної регресії?

18

У мене є така функція ймовірності:

Проб = \frac{1}{1 + е^{- z}}

$\text{Prob} = \frac{1}{1 + e^{-z}}$

де

z = Б_{0} + Б_{1} Х_{1} + \dots + Б_{н} Х_{н} .

$z = B_0 + B_1X_1 + \dots + B_nX_n.$

Моя модель виглядає так

Pr (Y = 1) = \frac{1}{1 + \exp (- [- 3.92 + 0.014 \times (gender)])}

$\Pr(Y=1) = \frac{1}{1 + \exp\left(-[-3.92 + 0.014\times(\text{gender})]\right)}$

Я розумію, що означає перехоплення (3,92), але зараз я впевнений, як інтерпретувати 0,014. Це все-таки коефіцієнти, коефіцієнти непарних випадків, чи можу я зараз стверджувати, що для кожної інкрементальної зміни шансів є стать, жінки на 0,014 більше шансів виграти, ніж чоловіки. В основному, як мені інтерпретувати 0,014?

В основному я хочу взяти функцію ймовірності і реально реалізувати її на Java для певної програми, про яку я пишу, але я просто не впевнений, чи правильно я розумію функцію, щоб її реалізувати в Java.

Приклад коду Java:

double p = 1d / (1d + Math.pow(2.718d, -1d * (-3.92d + 0.014d * bid)));

probability logistic logit

— ATMathew
джерело

2

Це може допомогти: en.wikipedia.org/wiki/Odds_ratio#Role_in_logistic_regression

— Fred Foo

2

Ось відповідне питання . Також є кілька інших, наприклад, цей .

— кардинал

17

Якщо ви встановлюєте двочленний GLM з посиланням logit (тобто логістичною регресійною моделлю), то ваше рівняння регресії - це коефіцієнт журналу, що значенням відповіді є "1" (або "успіх"), обумовлене значеннями предиктора .

Експонентація коефіцієнтів журналу дає коефіцієнт шансів на збільшення на одну одиницю змінної. Так, наприклад, з "гендерною ознакою", якщо Жіночий = 0 і Чоловік = 1 і коефіцієнт логістичної регресії 0,014, то ви можете стверджувати, що шанси вашого результату для чоловіків є exp (0,014) = 1,01 рази, ніж шанси на ваш результат у жінок.

— Фоміт
джерело

4

Чи не повинно бути "шанси на ваш результат у чоловіків є досвід (0,014) = 1,01 рази більший, ніж шанси на ваш результат у жінок", оскільки жінка - 0, а чоловік - 1?

— Bustic01

4

коефіцієнт шансів жінок повинен бути 1 / exp(0.014)

пояснення:

оскільки подія для чоловіка - «1», а для жінки - «0», то референтний рівень - це жінка.

рівняння ln(s) = B0 + B1*(gender)

odds(female) = exp(B0)
odds(male)   = exp(B0 + B1 * 1)

odds ratio(male) = odds(male) / odds(female) = exp(0.014) = 1.01

тому odds ratio(female) = 1 / 1.01 = 0.99

— іскристи
джерело