명목형 로지스틱 회귀 분석에서 추정된 계수 해석

The interpretation of the estimated coefficients depends upon the designated reference event for the response and the reference level for each predictor. The estimated coefficient associated with a predictor represents the change in the particular logit for each unit change in the predictor, assuming that all other predictors are held constant. A one unit change in a factor refers to a comparison of a factor level to the reference factor level.

k개의 고유 반응 값이 있으면 Minitab에서는 k-1개의 추정된 계수 집합을 추정합니다. 이 값들은 기준 사건과 비교했을 때 반응 변수의 수준에서 나타나는 로그 오즈 또는 로짓의 추정된 차이입니다. 각 집합에는 요인 및 공변량에 대한 상수와 계수가 있습니다. 이러한 모수 추정치 집합에서는 반응 값에 대해 비평행선이 생성됩니다. 모수 추정치는 다음과 같이 해석됩니다.
  • 예측 변수(요인 또는 공변량)의 계수는 다른 예측 변수가 일정하다고 가정한 상태에서 예측 변수의 각 단위가 바뀔 때 P(반응 수준)/P(기준 사건)의 로그 값에 대해 추정된 변화입니다.
  • 계수는 승산비 또는 두 오즈 간의 비를 계산하는 데도 사용될 수 있습니다. 요인의 추정된 계수를 거듭제곱하면 특정 요인 수준을 기준 수준과 비교한 P(반응 수준)/P(기준 사건)의 비가 생성됩니다. 서로 다른 공변량 값에서의 승산비는 0에 대해 상대적인 값으로 생성될 수 있습니다. 공변량의 경우에는 승산비보다 오즈를 해석하는 것이 보다 의미 있을 수 있습니다. 계수가 0이거나 승산비가 1인 경우는 모두 요인 또는 공변량에 효과가 없다는 것을 나타냅니다.

To change how you view the parameter estimates, you can change the reference event or reference levels in the Options subdialog box.

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