Métodos e fórmulas para o resumo do modelo em Ajustar modelo logístico binário

Selecione o método ou a fórmula de sua escolha.

R2 Deviance

O R2 deviance indica quanta variação na resposta é explicada pelo modelo. Quanto maior o R2, melhor o modelo se ajusta aos seus dados. A fórmula é:

Notação

TermoDescrição
DEDeviance do erro
DTDeviance total

R2 Deviance ajustado

O R2 deviance ajustado é responsável pelo número de preditoras no seu modelo e é útil para comparar modelos com diferentes números de preditoras. A fórmula é:

Notação

TermoDescrição
R2o R2 deviance
pos graus de liberdade da regressão
Φ1, para os modelos binomial e Poisson
DTa deviance total

Apesar dos cálculos para R2 deviance ajustado poderem produzir valores negativos, o Minitab exibe zero para esses casos.

Akaike Information Criterion (AIC)

Use esta estatística para comparar diferentes modelos. Quanto menor o AIC é, melhor o modelo se ajusta aos dados.

As funções de log-verossimilhança são parametrizadas nos termos das médias. A forma geral das funções são as seguintes:

A forma geral das contribuições individuais são as seguintes:

A forma específica das contribuições individuais depende do modelo.

Modelo li
Binomial
Poisson

Notação

TermoDescrição
pos graus de liberdade da regressão
Lca log-verossimilhança do modelo atual
yio número de eventos da iésima linha
mio número de ensaios da iésima linha
a resposta média estimada da iésima linha

AICc (Critério de Informação de Akaike Corrigido)

O AICc não é calculado quando .

Notação

TermoDescrição
po número de coeficientes no modelo, incluindo a constante
no número de linhas nos dados com dados não faltantes

BIC (Critério de Informação Bayesiano)

Notação

TermoDescrição
po número de coeficientes no modelo, sem contar com a constante
no número de linhas nos dados com dados não faltantes
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