Méthodes et formules pour les mesures d'associations pour la fonction Ajuster le modèle logistique binaire

Les paires concordantes et discordantes indiquent la capacité de votre modèle à prévoir des données. Plus vous avez de paires concordantes, meilleure est la capacité de prévision de votre modèle.

Le tableau de paires concordantes, discordantes et ex aequo est calculé en formant toutes les paires possibles d'observations ayant valeurs de réponse différentes. Supposons que les valeurs de réponse sont 1 et 0. Minitab apparie chaque observation ayant la valeur de réponse 1 avec chaque observation ayant la valeur de réponse 0. Le nombre total de paires est égal au nombre d'observations ayant la réponse 1 multiplé par le nombre d'observations ayant la réponse 0.

Pour déterminer si les paires sont concordantes ou discordantes, Minitab calcule les probabilités prévues de chaque observation et compare ces valeurs pour chaque paire d'observations.

Paires concordantes
Une paire d'observations est concordante si la probabilité prévue qu'une observation soit égale à 1 est plus grande pour l'observation dont la valeur de réponse observée est effectivement de 1 que pour celle dont la réponse observée est de 0.
Paires discordantes
Une paire d'observations est discordante si la probabilité prévue qu'une observation soit égale à 1 est plus faible pour l'observation dont la valeur de réponse observée est effectivement de 1 que pour celle dont la réponse observée est de 0.
Ex aequo
Une paire est ex aequo si les observations ont des probabilités prévues égales.

Formule

A partir du tableau des paires concordantes, discordantes et ex aequo, Minitab calcule les mesures récapitulatives suivantes :

Notation

TermeDescription
nc nombre de paires concordantes
nd nombre de paires discordantes
ne nombre de paires ex aequo
N nombre total d'observations
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