2値ロジスティック回帰診断

Minitabには、次の表に一覧表示されるとおり、これらの潜在的な問題ごとに異なるオプションが用意されています。Hosmer、Lemeshow¹では、モデルの潜在的な問題を理解するために、これらの診断を併せて解釈することを示しています。

残差プロットを使用して、これらの診断の一部を視覚化できます。その他の診断も、保存してプロットできます。⊿カイ二乗と⊿逸脱度は、モデルをあまり適合しない因子・共変量パターンを識別するのに役立ちます。⊿ベータ統計量は、パラメータ推定値に強い影響を与える因子・共変量パターンを識別するのに役立ちます。一般に、推定される事象確率またはてこ比に対してこれらの⊿統計量をプロットします。推定される事象確率はデータとモデルが与えられた事象の確率です。てこ比は予測変数値がどれだけ異常かを評価します。グラフ上で点を識別するには、Minitabのグラフブラッシング機能を使用します。