লজিস্টিক রিগ্রেশন: ক্রমাগত পরিবর্তনশীলদের ব্যাখ্যা করা


11

লজিস্টিক রিগ্রেশনে ক্রমাগত ভেরিয়েবলের জন্য বৈষম্যের অনুপাতটি ব্যাখ্যা করার বিষয়ে আমার বেশ কয়েকটি প্রশ্ন ছিল। আমি মনে করি এগুলি লজিস্টিক রিগ্রেশন (এবং সম্ভবত সাধারণভাবে রিগ্রেশন সম্পর্কে) সম্পর্কে প্রাথমিক প্রশ্ন এবং আমি উত্তরগুলি জানি না বলে আমি কিছুটা লজ্জা পেয়েছি, তবে আমি আমার গর্ব গিলে ফেলে জিজ্ঞাসা করব তাই আমি এগুলিতে জানি I ভবিষ্যৎ!

এখানে আমার পরিস্থিতি ... আমি বিচারকৃত যুবকদের একটি নমুনার সন্ধান করছি যারা তাদের পরীক্ষার অংশ হিসাবে একটি চাকরী / জীবন দক্ষতা প্রশিক্ষণ প্রোগ্রামে ভর্তি হয়েছিল। আমি দেখতে চেয়েছিলাম যে তারা যে বয়সে প্রোগ্রাম থেকে মুক্তি পেয়েছিল তারা ছয় মাসের কর্মসূচি থেকে প্রোগ্রাম থেকে প্রকাশের পরে কর্মসংস্থানের পূর্বাভাস দিয়েছে।

(এছাড়াও, মনে রাখবেন যে মডেলটিতে অন্যান্য ভবিষ্যদ্বাণী রয়েছে, তবে আমি এগুলি বাদ দিয়েছি কারণ তারা পরিসংখ্যানগত দিক থেকে গুরুত্বপূর্ণ নয় এবং আমি এটি যথাসম্ভব পরিষ্কার রাখতে চাই।)

ভবিষ্যদ্বাণীকারী: প্রশিক্ষণ প্রোগ্রাম থেকে মুক্তির বয়স (গড় বয়স = 17.4, এসডি = 1.2, পরিসীমা 14.3-20.5)

ফলাফল: নিযুক্ত বা না (নিযুক্ত = 1, নিযুক্ত নয় = 0)

ফলাফল: বিজোড় অনুপাত 3.01 (p <.005) (আমি ফিটের পরিসংখ্যান ইত্যাদির সদ্ব্যবহার ইত্যাদি বাদ দিয়েছি কারণ আমি কেবলমাত্র প্রতিকূল অনুপাতের ব্যাখ্যা সম্পর্কে উত্তর চাইছি; আমি মডেল ফিটের মূল্যায়ন / সিআই এর স্বাচ্ছন্দ্য বোধ করি ইত্যাদি)

এটি কথায় কথায়: বয়স এক বছর বাড়ার সাথে সাথে, ছয় মাসের স্রাবের পরে নিযুক্ত হওয়ার অসুবিধা তিনটি ইউনিট বৃদ্ধি করে।

প্রশ্নাবলী:

1) যখন আমি বলি, "বয়স যখন এক বছর বাড়ায় ..." বয়সের শুরুতে কী হয়?

বয়স কি শূন্য থেকে শুরু হয়? উদাহরণস্বরূপ, "বয়স 0 থেকে বাড়ার সাথে সাথে (যেমন, আপনি যদি এই মডেলটি কোনও গ্রাফে রাখেন তবে সর্বনিম্ন বয়স] ..."

নমুনায় বয়সের সীমা মধ্যে সবচেয়ে কম বয়সে বয়স কি শুরু হয়? উদাহরণস্বরূপ, "বয়স 14.3 থেকে বাড়ার সাথে সাথে ..."

অথবা

নমুনার গড় বয়স থেকে বয়স কি শুরু হয়? উদাহরণস্বরূপ, "বয়স 17.4 থেকে বাড়ার সাথে সাথে ...",

2) কেন্দ্রিককরণ আমাকে এই ফলাফলটি ব্যাখ্যা করতে সহায়তা করবে বা এটি কেবল ওয়াই-ইনটি ব্যাখ্যা করতে কার্যকর? এটি যদি সহায়তা করে তবে আমি নমুনার অন্যান্য সমস্ত বয়সের মধ্য থেকে নিম্নতম বয়সকে কেন্দ্রিক করে বা বিয়োগফল করার কথা ভাবছিলাম। কোন পরামর্শ?

3) অবশেষে, এটা কি বলা যায় যে 14 বছর বয়সের যুবকের তুলনায়, 17 বছর বয়সের যুবকের চাকরী হওয়ার সম্ভাবনা নয়গুণ বেশি? আমি জিজ্ঞাসা করেছি কারণ আমি জানি যে লজিস্টিক রিগ্রেশন একটি সিগময়েডাল সম্পর্ককে ধরে নিয়েছে, এবং আমি আগ্রহী যে এই 3 ইউনিটের প্রতিক্রিয়া প্রতিক্রিয়া লাইন বরাবর যে কোনও সময়ে সামঞ্জস্যপূর্ণ কিনা তা সম্পর্কে আমি কৌতূহলী।

অনেক ধন্যবাদ!

হারুন


1
আপনি এই আগ্রহী হতে পারে ।
tchakravarty

4
"তুচ্ছ" ভেরিয়েবলগুলি অপসারণ করা খুব সমস্যাযুক্ত।
ফ্র্যাঙ্ক হ্যারেল

@ ফ্র্যাঙ্কহারেল আপনি কি এই ক্ষেত্রে তুচ্ছ ভেরিয়েবলগুলি অপসারণ করতে খুব সমস্যাযুক্ত তা বিস্তারিতভাবে বলতে পারেন?
মার্ক হোয়াইট

এটি এই সাইটে দৈর্ঘ্যে আলোচনা করা হয়েছে। সংক্ষেপে এটি স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটিগুলি, পি-মানগুলি, আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান কভারেজ ইত্যাদি নষ্ট করে দেয়
ফ্র্যাঙ্ক হ্যারেল

উত্তর:


6

1) যেহেতু এটি একটি প্রতিকূল অনুপাত তাই আপনি কোথায় শুরু করবেন তা বিবেচ্য নয়। 18 বছর বয়সের ক্ষেত্রে প্রতিক্রিয়াগুলি 17 বছর বয়সের তুলনায় 3 গুণ বেশি। বা 17 বছরের বয়সের পক্ষে প্রতিক্রিয়াগুলি 18 বছরের পুরানোগুলির মধ্যে 1/3। একই জিনিস. আপনি যদি কোনও নির্দিষ্ট বয়সের একজন ব্যক্তির নিযুক্ত হওয়ার সম্ভাবনা পেতে চান তবে আপনি সূত্রটি প্যারামিটারের অনুমানের সাথে (ওআরগুলি নয়) ব্যবহার করতে পারেন। অথবা আপনি যে প্রোগ্রামটি ব্যবহার করছেন তা এটি আপনার জন্য করতে পারেন।

2) কেন্দ্রীকরণ সাহায্য করে কিনা তা মতামতের বিষয়। আমি কেন্দ্রিক মডেলগুলি আরও পরিষ্কার দেখতে পাচ্ছি না, তবে কিছু লোক তা করে।

3) প্রতিক্রিয়াগুলি ঠিক "সম্ভাব্য" মতো হয় না (যদিও অনেক লোক তাদের মতো করে কথা বলে) এবং 17 বছর বয়সের বৈষম্যগুলি 14 বছর বয়সের চেয়ে 27 গুণ বেশি হবে।

অবশেষে, আমি এই মডেল সম্পর্কে সতর্ক হতে হবে। মডেল ধরে নেয় যে ওআর 14 এবং 15, 15 এবং 16 এবং এর মধ্যে একই রকম। বিষয় সম্পর্কে আমি যা জানি তার ভিত্তিতে এটি আমার কাছে অসম্ভব বলে মনে হয়।


0

অন্য সমস্ত পরিবর্তনশীলকে অবিচ্ছিন্নভাবে ধরে রাখার পরে, একজন ব্যক্তির জন্য প্রশিক্ষণের সমস্যায় নাম লেখার গড়পড়তা এক বছরের কম / বেশি বয়স্ক অন্য ব্যক্তির পক্ষে # বারের মত বৈষম্য।

এটা আমার গ্রহণ।


1
এটি কীভাবে পূর্ববর্তী উত্তরকে যুক্ত করে তার প্রসারিত করতে পারেন?
mdewey
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.