Medidas de asociación para Ajustar modelo logístico binario

Encuentre definiciones y ayuda para interpretar cada estadístico incluido en la tabla Medidas de asociación.

Pares

Para la regresión logística binaria, cada evento observado se parea con cada no evento. Estas categorías describen los pares:
  • Concordantes: La probabilidad pronosticada de que ocurra el evento es más alta para la observación en la que ocurrió el evento.
  • Discordantes: La probabilidad pronosticada de que ocurra el evento es más baja para la observación en la que ocurrió el evento.
  • Empates: La probabilidad pronosticada de que ocurra el evento es igual para la observación en la que ocurre el evento y la observación en la que ocurrió el no evento.

Interpretación

Utilice los números de pares para comparar el desempeño predictivo de los modelos. Cuanto mayor sea el porcentaje de pares concordantes, mejor funcionará el modelo.

D de Somers

La D de Somers es la diferencia de porcentaje entre los pares concordantes y discordantes, incluyendo los empates.

Interpretación

Utilice la D de Somers para comparar el desempeño predictivo de los modelos. Los valores más altos indican un mejor desempeño predictivo. Por ejemplo, si 75% de los pares son concordantes y 25% son discordantes, entonces la D de Somers es 0.5.

La D de Somers y el estadístico Gamma de Goodman-Kruskal son idénticos cuando el modelo predice 0 pares con valores iguales. Mientras más pares con valores iguales haya, más excederá el estadístico Gamma de Goodman-Kruskal a la D de Somers.

Gamma de Goodman-Kruskal

Goodman-Kruskal Gamma es la diferencia de porcentaje entre los pares concordantes y discordantes, sin incluir los empates.

Interpretación

Utilice el estadístico Gamma de Goodman-Kruskal para comparar el desempeño predictivo de los modelos. Los valores más altos indican un mejor desempeño predictivo. Por ejemplo, si 75% de los pares son concordantes y 25% son discordantes, la Gamma de Goodman-Kruskal es 0.5.

La D de Somers y el estadístico Gamma de Goodman-Kruskal son idénticos cuando el modelo predice 0 pares con valores iguales. Mientras más pares con valores iguales haya, más excederá el estadístico Gamma de Goodman-Kruskal a la D de Somers.

Tau-a de Kendall

La Tau-a de Kendall es la diferencia de porcentaje de pares concordantes y discordantes entre todos los pares posibles, incluyendo los pares con el mismo valor de respuesta.

Interpretación

Utilice la Tau-a de Kendall para comparar el desempeño predictivo de los modelos. Los valores más altos indican un mejor desempeño predictivo. La Tau-a de Kendall siempre es menor que la D de Somers y el estadístico Gamma de Goodman-Kruskal, porque esos dos estadísticos no incluyen los pares con el mismo valor de respuesta.

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