লজিস্টিক রিগ্রেশন থেকে সহগের কীভাবে ব্যাখ্যা করবেন?

Question

আমার নিম্নলিখিত সম্ভাবনা কার্যকারিতা রয়েছে:

$$\text{Prob} = \frac{1}{1 + e^{-z}}$$

কোথায়

$$z = B_0 + B_1X_1 + \dots + B_nX_n.$$

আমার মডেলটি দেখে মনে হচ্ছে

$$\Pr(Y=1) = \frac{1}{1 + \exp\left(-[-3.92 + 0.014\times(\text{gender})]\right)}$$

ইন্টারসেপ্ট (3.92) এর অর্থ আমি বুঝতে পেরেছি তবে 0.014 এর ব্যাখ্যা কীভাবে দেওয়া যায় তা সম্পর্কে আমি নিশ্চিত। এগুলি কি এখনও প্রতিকূলতা, বিজোড় অনুপাতের লগ হয় বা আমি এখন দৃ each়তার সাথে বলতে পারি যে প্রতিটি ক্রমবর্ধমান প্রতিকূলতার জন্য লিঙ্গ হয়, পুরুষদের তুলনায় মহিলা 0.014 জয়ের সম্ভাবনা বেশি। মূলত, আমি কীভাবে 0.014 এর ব্যাখ্যা করব?

মূলত, আমি সম্ভাবনা ফাংশনটি নিতে চাই এবং এটি লিখছি এমন একটি নির্দিষ্ট প্রোগ্রামের জন্য এটি জাভাতে বাস্তবে বাস্তবায়ন করতে চাই, তবে জাভাতে এটি কার্যকর করার জন্য আমি ফাংশনটি সঠিকভাবে বুঝতে পারছি কিনা তা সম্পর্কে আমি নিশ্চিত নই।

জাভা কোড উদাহরণ:

double p = 1d / (1d + Math.pow(2.718d, -1d * (-3.92d + 0.014d * bid)));

Comments

এটি সহায়তা করতে পারে: এন.ইউইকিপিডিয়া.আর

— ফ্রেড ফু

এখানে একটি সম্পর্কিত প্রশ্ন । এছাড়াও বেশ কয়েকটি অন্যান্য আছে যেমন, এটি একটি ।

— কার্ডিনাল

Answer 1

যদি আপনি লগইট লিঙ্ক (যেমন একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল) দিয়ে দ্বিপদী জিএলএম ফিট করে থাকেন তবে আপনার প্রতিরোধের সমীকরণটি লগের প্রতিক্রিয়া যা প্রতিক্রিয়ার মানটি '1' (বা 'সাফল্য'), ভবিষ্যদ্বাণীকারী মানগুলিতে শর্তযুক্ত ।

লগের প্রতিকূলতাকে ব্যাখ্যা করা আপনার ভেরিয়েবলের এক-ইউনিট বৃদ্ধির জন্য বিজোড় অনুপাত দেয়। সুতরাং উদাহরণস্বরূপ, "লিঙ্গ" এর সাথে, যদি মহিলা = 0 এবং পুরুষ = 1 এবং 0.014 এর একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন সহগ হয় তবে আপনি দৃ can়ভাবে বলতে পারেন যে পুরুষদের জন্য আপনার ফলাফলের প্রতিক্রিয়াগুলি (0.014) = 1.01 এর বিপরীতগুলির তুলনায় গুন বেশি are মহিলাদের মধ্যে আপনার ফলাফল।

Comments

মহিলা 0 এবং পুরুষ 1 হয়, এটি কি "পুরুষদের জন্য আপনার ফলাফলের প্রতিকূলতাগুলি (0.014) = মহিলাদের মধ্যে আপনার ফলাফলের প্রতিকূলতার চেয়ে 1.01 গুণ বেশি হওয়া উচিত নয়"?

— বস্টিক 01

Answer 2

মহিলাদের বৈষম্যের অনুপাত হওয়া উচিত 1 / exp(0.014)

ব্যাখ্যা:

যেহেতু পুরুষের ইভেন্টটি '1' এবং মহিলা '0' যার অর্থ রেফারেন্স স্তরটি মহিলা।

সমীকরণটি ln(s) = B0 + B1*(gender)

odds(female) = exp(B0)
odds(male)   = exp(B0 + B1 * 1)

odds ratio(male) = odds(male) / odds(female) = exp(0.014) = 1.01

তাই odds ratio(female) = 1 / 1.01 = 0.99