83410

43. Omów króciutko metody oceny dopasowania modelu logistycznej do danych empirycznych

Metodami oceny dopasowania modeli regresji logistycznej do danych jest test Hosmera - Lemeshowa. który testuje hipotezy:

Ho: model jest dopasowany

HI: model jest niedopasowany

nie ma innych testów - jego komentarz

natomiast w regresji liniowej wykorzystywany jest współczynnik determinacji -czyli kwadrat współczynnika korelacji i odsetek wariancji zmiennej objaśniającej. Badamy hipotezy:

Ho: R~2 = 0 (model jest źle dopasowany do danych empirycznych)

HI: R~2 > 0 (model jest wystarczająco dobrze dopasowany do danych empirycznych)

Do oceny dopasowania modelu może też służyć test zbiorowy współczynników modelu.

Hipotezy: ?????

Ho: BI = B2 = ... = Bk = 0 (nie istnieje żadna zmienna objaśniająca, która w istotny sposób zw. jest z prawdop. badanego zdarzenia)

HI: ~(    ) (istnieje przynajmniej jedna zm.„.)

49. W Jaki sposób możemy zastąpić test do weryfikacji hipotezy zerowej, iż współczynnik regresji w modelu regresji logistycznej jest równy zeru skonstruowaniem przedziału ufności tegoż współczynnika?

?????

52.    Wymień najważniejsze z założeń wielokrotnej regresji liniowej.

Wielowymiarowy rozkład analizowanych zmiennych (objaśnianej i objaśniającej) LUB

dwuwymiarowy rozkład analizowanych zmiennych). Jednorodność wariancji

zmiennej objaśniającej

(Y) przy każdym ustalonym X.

???

53.    Zinterpretuj iloraz szans w regresji logistycznej.

Mam inne...: Zinterpretuj iloraz szans w zależności od typu zmiennej objaśniającej (czynnika ryzyka).

-Iloraz szans dla zmiennej ciąglej(objaśniającej)-pozwala ocenić krotność zmian ryzyka przy wzroście o jednostkę

zmiennej traktowanej jako czynnik ryzyka. Natomiast dla zmiennej dyskretnej poddawane są ilorazy szans dla