[問題] logistic regression
如果模型為 log(p/1-p)=beta0+beta1*x1+beta2*x2
經由程式跑出來的結果發現
The GENMOD Procedure
Model Information
Data Set WORK.ABC
Distribution Binomial
Link Function Logit
Response Variable (Events) Hatch
Response Variable (Trials) Total
Observations Used 72
Number Of Events 28179
Number Of Trials 44846
Class Level Information
Class Levels Values
ID 18 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
Criteria For Assessing Goodness Of Fit
Criterion DF Value Value/DF
Deviance 69 12103.3302 175.4106
Scaled Deviance 69 12103.3302 175.4106
Pearson Chi-Square 69 10873.2761 157.5837
Scaled Pearson X2 69 10873.2761 157.5837
Log Likelihood -26553.2021
Algorithm converged.
Analysis Of Parameter Estimates
Standard Chi-
Parameter DF Estimate Error Square Pr > ChiSq
Intercept 1 -1.8719 0.0419 1996.69 <.0001
x1 1 0.0049 0.0011 20.26 <.0001
x2 1 0.3008 0.0041 5279.21 <.0001
Scale 0 1.0000 0.0000
雖然模型的係數是顯著的
但是從皮爾森卡方統計量(10873)發現模型配適不好
那..我要怎麼做轉換呢?!
而且我嘗試用許多函數轉換x1和x2
可以讓檢定係數的時候是顯著的
但是皮爾森卡方統計量只能降到1000多
代表模型配適一樣不好嗎?!
是不是因為這筆資料觀察的實驗次數太多(44846)
所以要找一個合適的模型配適不容易呢?!
還是我哪裡弄錯了?!或是程式打錯了?!
註:這個結果是用SAS genmod的結果
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謝謝嚕~
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 122.126.6.47
推
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