logistic_regression
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| logistic_regression [2023/12/14 07:49] – [Binary Logistic Regression] hkimscil | logistic_regression [2023/12/14 07:55] (current) – [coefficient (계수) 해석] hkimscil | ||
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| * $ p = \displaystyle \frac {e^{-0.13504}}{1+e^{-0.13504}} = 0.4662912$ | * $ p = \displaystyle \frac {e^{-0.13504}}{1+e^{-0.13504}} = 0.4662912$ | ||
| * 위는 정의된 평션으로 (ilogit) 구해도 된다 '' | * 위는 정의된 평션으로 (ilogit) 구해도 된다 '' | ||
| - | * 마지막으로 이 값은 우리가 이미 table에서 구한 probability of female yes 값과 (pf) 같다. | + | * 마지막으로 이 값은 우리가 이미 table에서 구한 probability of female yes 값과 ('' |
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| - | ==== coefficient (계수) 해석 ==== | + | ===== coefficient (계수) 해석 |
| * $X = 1$ 일 경우 $ln(odds) = a + bX = a + b $ | * $X = 1$ 일 경우 $ln(odds) = a + bX = a + b $ | ||
| * 아래 아웃 풋에서 | * 아래 아웃 풋에서 | ||
| Line 318: | Line 318: | ||
| * 따라서 $a + b = -0.13504 + 0.36784 = 0.2328 $ | * 따라서 $a + b = -0.13504 + 0.36784 = 0.2328 $ | ||
| * 즉, $ln(odds) = 0.2328 $ 이고 | * 즉, $ln(odds) = 0.2328 $ 이고 | ||
| - | * $ odds = e^{0.2328} = 1.262129$ | + | * $ odds = \displaystyle \frac {p_{\text{ of male yes}}}{p-1} |
| * $ p = e^{0.2328} / (1 + e^{0.2328}) = 0.5579386 $ 그리고 X는 1일 경우의 prob = 0.558 정도이다. | * $ p = e^{0.2328} / (1 + e^{0.2328}) = 0.5579386 $ 그리고 X는 1일 경우의 prob = 0.558 정도이다. | ||
| * or '' | * or '' | ||
logistic_regression.1702507741.txt.gz · Last modified: 2023/12/14 07:49 by hkimscil