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승산비 = 사건 확률 / (1-사건 확률)
하나의 예측 변수 부분 종속성 플롯
하나의 예측 변수 부분 종속성 플롯은 예측 변수 수준이 변경됨에 따라 사건 확률을 나타내는 평균 적합치가 어떻게 변경되는지 표시합니다.
이 플롯은 결함 유형이 정상에서 고정, 가역으로 변경됨에 따라 심장병의 사건 확률이 증가한다는 것을 보여줍니다. 마지막 범주는 이 변수에 대해 데이터가 누락된 위치입니다.
두 번째 플롯은 1과 3 사이의 형광 투시로 착색된 주요 출혈 수가 심장병 사건에 대한 가장 높은 확률임을 보여줍니다.
세 번째 플롯은 흉부 통증 유형이 4일 때 심장병 발생률의 평균 1/2 로그 승산비가 약 -0.05에서 -0.03, 0.03으로 증가한다는 것을 보여줍니다.
네 번째 플롯은 이전 피크 값이 높을수록 값이 3에 도달할 때까지 심장병이 발생할 가능성이 높으며 확률이 평평하다는 것을 보여줍니다.
두 개의 예측 변수 부분 종속성 플롯
두 개의 예측 변수 부분 종속성 플롯은 표시된 예측 변수의 교호작용 효과를 적합치에 보여줍니다. 적합치와 사건 확률 간의 관계로 인해 이 플롯을 사용하여 최적의 예측 변수 값을 식별할 수 있습니다. 사건 확률은 적합치가 증가함에 따라 단조롭게 증가합니다.
두 개의 예측 변수 부분 종속성 플롯은 두 가지 중요한 변수의 예측 변수 수준이 변경됨에 따라 반응이 어떻게 변경되는지 나타냅니다. 범주형 예측 변수의 경우 Minitab은 예측 변수의 다양한 수준에서 다양한 관계의 산점도 행렬을 표시합니다. 계량형 예측 변수의 경우 Minitab은 이 관계의 표면도 또는 등고선도를 표시합니다.
표면도 및 등고선도는 유리한 등급에 대한 가장 높은 확률이 최대 심박수가 100에서 120이고 이전 최고점은 5에서 6 사이임을 나타냅니다.
