Geben Sie das Codierungsschema für Binäres logistisches Modell anpassen und Binäre logistische Regression

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Inkremente für Chancenverhältnisse

Für Modelle, die die Logit-Linkfunktion verwenden, berechnet Minitab das Chancenverhältnis. Bei einigen Prädiktoren ist das standardmäßige Chancenverhältnis für eine Änderung von 1 Einheit im Prädiktor nicht sinnvoll. Wenn z. B. das Chancenverhältnis für eine Änderung von 1 Gramm zu klein ist, geben Sie 1000 ein, um stattdessen das Chancenverhältnis für eine Änderung von 1 Kilogramm abzurufen.
Stetiger Prädiktor
Zeigt alle Namen der stetigen Prädiktoren im Modell an. In dieser Spalte können keine Eingaben vorgenommen werden.
Inkrement
Geben Sie den Betrag der Änderung im stetigen Prädiktor an, den Minitab zum Berechnen des Chancenverhältnisses verwendet.

Kodierung für kategoriale Variablen

Kodierung für kategoriale Prädiktoren
Um die Analyse durchführen zu können, muss Minitab die kategorialen Prädiktoren anhand einer von zwei Methoden neu kodieren. Erwägen Sie, die Methode zu ändern, je nachdem, ob die Stufen des Prädiktors mit einer Basisstufe oder mit einer Referenzstufe vergleichen werden sollen. Der Test des Gesamteffekts des Prädiktors wird durch das Kodierungsschema nicht geändert. Weitere Informationen finden Sie unter Kodierungsschemas für kategoriale Prädiktoren.
  • (-1, 0, +1): Wählen Sie diese Option aus, damit die Differenz zwischen den einzelnen Stufen und der Basisstufe geschätzt wird.
  • (1, 0): Wählen Sie diese Option aus, damit die Differenz zwischen den einzelnen Stufen und der Referenzstufe geschätzt wird. Wenn Sie das (1, 0)-Kodierungsschema auswählen, wird die Tabelle der Referenzstufen im Dialogfeld aktiviert.
Tabelle der Referenzstufen
Kategorialer Prädiktor
In dieser Tabellenspalte werden die Namen aller kategorialen Prädiktoren im Modell angezeigt. In dieser Spalte können keine Eingaben vorgenommen werden.
Referenzstufe

Minitab vergleicht die Nicht-Referenzstufen mit der Referenzstufe. Das Ändern der Referenzstufe wirkt sich nicht auf die Gesamtsignifikanz aus, u. U. fällt die Interpretation der Koeffizienten und Chancenverhältnisse jedoch aussagekräftiger aus.

Angenommen, ein kategorialer Prädiktor für die Angabe, ob ein Kunde Kinder hat, weist die Stufen „Ja“ und „Nein“ auf. Das Ereignis der Antwortvariablen besteht darin, dass ein Kunde ein Frühstücksflockenprodukt kauft.

Das Referenzereignis befindet sich im Nenner des Chancenverhältnisses. Wenn Sie die Referenzstufe ändern, wird das Chancenverhältnis umgekehrt. Wenn die Referenzstufe „Nein“ ist, lautet das Chancenverhältnis wie folgt:
Das Chancenverhältnis 5 gibt an, dass der Kunde die Frühstücksflocken mit fünfmal höherer Wahrscheinlichkeit kauft, wenn der Faktor „Ja“ und nicht „Nein“ lautet.
Wenn die Referenzstufe „Ja“ ist, lautet das Chancenverhältnis wie folgt:
Das Chancenverhältnis 0,2 gibt an, dass der Kunde die Frühstücksflocken mit einer 0,2-fachen Wahrscheinlichkeit kauft, wenn der Faktor „Nein“ und nicht „Ja“ ist.

Wenn Sie die Referenzstufe ändern, wechselt das Vorzeichen des Koeffizienten. Bei der Referenzstufe „Ja“ ist der Koeffizient gleich -1,6. Der negative Koeffizient weist darauf hin, dass der Kunde die Frühstücksflocken mit größerer Wahrscheinlichkeit kauft, wenn der Faktor die Referenzstufe aufweist. Wenn die Referenzstufe „Nein“ ist, ändert sich das Vorzeichen des Koeffizienten, der in diesem Fall gleich 1,6 ist. Der positive Koeffizient deutet darauf hin, dass der Kunde die Frühstücksflocken mit geringerer Wahrscheinlichkeit kauft, wenn der Faktor die Referenzstufe aufweist.

Stetige Prädiktoren standardisieren

Sie können die stetigen Prädiktoren im Modell standardisieren. Mit den standardisierten Prädiktoren wird lediglich das Modell angepasst, und sie werden nicht im Arbeitsblatt gespeichert.

Durch das Standardisieren der stetigen Prädiktoren kann die Interpretation des Modells in Bezug auf bestimmte Bedingungen verbessert werden.
  1. Zentrieren der stetigen Prädiktoren durch Subtrahieren des Mittelwerts: Auf diese Weise lässt sich die Multikollinearität reduzieren, was die Genauigkeit der Schätzwerte für die Koeffizienten verbessert. Diese Methode ist hilfreich, wenn Ihr Modell stark korrelierte Prädiktoren, Terme höherer Ordnung und Wechselwirkungsterme enthält. Jeder Koeffizient stellt die erwartete Änderung der Antwortvariablen bei einer Änderung des Prädiktors um eine Einheit dar, wobei die ursprüngliche Messskala verwendet wird.
  2. Standardisieren der Skala der stetigen Prädiktoren durch Dividieren durch die Standardabweichung: Diese Methode macht die Spannweiten der Prädiktoren homogener, so dass Sie die Größe der Koeffizienten vergleichen können. Dieser Ansatz ist hilfreich, wenn Sie wissen möchten, welche Prädiktoren einen größeren Effekt haben, und gleichzeitig die Unterschiede bei der Skala berücksichtigt werden sollen. Jeder Koeffizient stellt jedoch die erwartete Änderung der Antwortvariablen bei einer Änderung des Prädiktors um eine Standardabweichung dar.
Verwenden Sie zum Standardisieren der stetigen Prädiktoren eine der folgenden Methoden:
  • Nicht standardisieren: Für die stetigen Prädiktoren werden die ursprünglichen Daten verwendet.
  • Kodierung von -1 bzw. +1 für tiefe bzw. hohe Stufe festlegen: Wählen Sie diese Option aus, um die Prädiktoren zu zentrieren und sie auf einer Skala zu platzieren, die Vergleiche zulässt. Diese Methode wird von Minitab in der Versuchsplanung (DOE) verwendet. Alle Datenwerte zwischen den angegebenen Tief- und Hoch-Werten werden so transformiert, dass sie zwischen −1 und +1 liegen. Geben Sie in der Tabelle Tief- und Hoch-Werte ein, oder verwenden Sie die standardmäßigen Minimal- und Maximalwerte aus der Stichprobe.
    Stetiger Prädiktor
    Hier werden die Namen aller stetigen Prädiktoren im Modell angezeigt. In dieser Spalte können keine Eingaben vorgenommen werden.
    Tief
    Geben Sie einen Wert ein, der als −1 kodiert werden soll. Der Standardwert ist der Minimalwert in der Stichprobe.
    Hoch
    Geben Sie einen Wert ein, der als +1 kodiert werden soll. Der Standardwert ist der Maximalwert in der Stichprobe.
  • Mittelwert subtrahieren, dann durch Standardabweichung dividieren: Wählen Sie diese Option aus, um die Prädiktoren zu zentrieren und sie auf einer Skala zu platzieren, die Vergleiche zulässt.
  • Mittelwert subtrahieren: Wählen Sie diese Option aus, um die Prädiktoren zu zentrieren.
  • Durch Standardabweichung dividieren: Für alle Prädiktoren wird eine Skala verwendet, die Vergleiche zulässt.
  • Angegebenen Wert subtrahieren, dann durch einen weiteren Wert dividieren: Geben Sie andere Werte als die Schätzwerte für Mittelwert und Standardabweichung aus der Stichprobe an.
    Stetiger Prädiktor
    Hier werden die Namen aller stetigen Prädiktoren im Modell angezeigt. In dieser Spalte können keine Eingaben vorgenommen werden.
    Subtrahieren
    Geben Sie den Wert ein, der von jedem stetigen Prädiktor subtrahiert werden soll.
    Dividieren durch
    Geben Sie den Wert ein, durch den Minitab das Ergebnis der Subtraktion dividieren soll.