logistic回归诊断模型,logistic回归模型的评价

logistic回归诊断模型,logistic回归模型的评价

6. logistic回归模型的诊断和修正6.1 残差分析(异常点) 常用Standized残差和Deviance残差，如果残差绝对值>2,提示该条记录在多维空间中可能是异常点。6.2 多重共线性自变量之间的二元Logistic 回归> 拟合二元Logistic 模型具有一系列诊断图、拟合优度检验及其他诊断度量标准，可用于验证模型。残差和其他诊断统计量有助于发现以下潜在问题： 没有可接受

logistic回归模型诊断logistic回归模型诊断1. p 值P 值是⼀个概率，⽤来度量否定原假设的证据。概率越低，否定原假设的证据越充分。（原假设H0: 该⾃变量项与因变量之间H-L2值).同时还须考察构成模型的每一个协变量组合(covariance pattern)对模型的效应，包括识别异常点(outlier),高杠杆点(high leverage case)以及强影响点(influence point),

≥ω≤ 可以为Logistic回归模型计算某种类似R²的指标，如似然比指数(likelihood ratio index,记为LRI)与R²类似，LRI的值域为0至1,当自变量与因变量完全不相关时(即所有logistic 回归模型诊断参考https://support.minitab/zh-cn/minitab/18/help-and-how-to/modeling-statistics/regression/how-to/nominal-logistic-regre

请教各位大侠，我有一个配对病例-对照研究资料，做多因素分析是否应该用条件logistic回归？条件logistic回归是否有像非条件logistic回归那样的模型诊断？模型诊断怎么做？扫码或针对假设6,与线性回归一样，Logistic回归模型也需要检验自变量之间是否存在多重共线性。自变量之间的简单相关或多重相关都会产生多重共线性。容忍度(Tolerance)或方差膨胀因子(VIF)