Die Box-Tidwell-toets is gebruik om hierdie aanname te kontroleer deur te toets of die logit-transform 'n lineêre funksie van die voorspeller is, effektief deur die nie-lineêre transformasie van die oorspronklike voorspeller as 'n interaksieterm om te toets of hierdie byvoeging geen beter voorspelling gemaak het nie.
Wat is Box-Tidwell?
Abstract: The Box-Tidwell verteenwoordig 'n algemeen-gebruikte iteratiewe benadering in lineêre of nie-lineêre regressie, maar word min gebruik in betroubaarheidsmodellering. Dit verskaf 'n drywingstransformasie van die regressorveranderlike om die model te lineariseer, of (soms) verstek 'n log-transformasie.
Hoe beoordeel jy lineariteit in logit?
Lineariteitsaanname
Dit kan gedoen word deur visueel die verstrooiingsgrafiek tussen elke voorspeller en die logitwaardes te inspekteerDie gladde verstrooiingsdiagramme wys dat veranderlikes glukose, massa, swanger, druk en triceps almal redelik lineêr geassosieer word met die diabetes-uitkoms in logit-skaal.
Wat is logistiese regressie SPSS?
Oorsig. Logistiese regressie. - Logistiese regressie word gebruik om 'n kategoriese (gewoonlik digotome) veranderlike uit 'n stel voorspellerveranderlikes te voorspel. - Vir 'n logistiese regressie is die voorspelde afhanklike veranderlike 'n funksie van die waarskynlikheid dat 'n spesifieke onderwerp in een van die kategorieë sal wees.
Hoe word logistiese regressie bereken?
Kom ons begin dus met die bekende lineêre regressievergelyking:
- Y=B0 + B1X. In lineêre regressie is die uitset Y in dieselfde eenhede as die teikenveranderlike (die ding wat jy probeer voorspel). …
- Odds=P(Gebeurtenis) / [1-P(Gebeurtenis)] …
- Ods=0,70 / (1–0,70)=2,333.
