顺序 Logistic 回归

回归表 - 优势比

  

Logit 链接函数的一个优势就是它可以提供模型中的每个预测变量的优势比的估计值。在顺序 logistic 回归中，Minitab 计算一个累计优势比，它可以提供响应值小于或等于给定的响应值与响应值大于给定的响应值之间的比率。

输出示例

 

Logistic 回归表
 
                                                       95% 置信区
                                                           间
自变量         系数  系数标准误      Z      P  优势比  下限  上限
常量(1)    -1.75308    0.241928  -7.25  0.000
常量(2)   -0.810849    0.189384  -4.28  0.000
常量(3)   -0.102543    0.175413  -0.58  0.559
常量(4)    0.381173    0.176127   2.16  0.030
常量(5)    0.981362    0.187390   5.24  0.000
常量(6)     1.72139    0.216391   7.95  0.000
常量(7)     2.42882    0.260417   9.33  0.000
名次     -0.0290097   0.0075384  -3.85  0.000    0.97  0.96  0.99
 
 
对数似然 = -403.053
检验所有斜率是否为零:G = 18.687，DF = 1，P 值 = 0.000
                                                               

解释

对于赛马数据，使用了 logit 链接。该优势比的一种解释为：

·    预测变量 RaceOdds 每增加一个单位，马取得第一名的几率与取得第二到第八名的几率的比率减小 0.97 倍。另一种解释为：该估计值说明预测变量 RaceOdds 每增加一个单位，马取得第一名与取得第二名到第八名的几率减小 3%。

·    优势比的置信区间提供预期优势比将落入的范围。在此示例中，优势比将落在 0.96 和 0.99 之间的可信度为 95%。

 

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