оценить важность предикторов? Я смогла пока найти только, как это сделать через dominance analysis, но он использует R2. Насколько я понимаю, по R2 в логистической регрессии так и не смогли определиться, так что он разный по разным подсчетам. Или вообще некорректно говорить о том, какой предиктор делает больший вклад в дисперсию в случае таких моделей? Заранее спасибо!
Вы можете построить 95% доверительные интервалы для отношений шансов и оценить их. Грубо говоря, если ДИ не пересекает 0, то предиктор значимо связан с изменением шансов наступления события.
А разве через summary нельзя посмотреть важность предикторов? Вроде через summary и показывается необходимая информация
посмотреть можно, но в логистической регрессии не такая прямолинейная интерпретация коэффициентов, как в простых линейных
Ну можно как раз построить со большим количеством, потом через summary отобрать предикторы и построить новую модель. Сравнить через матрицу неточностей результаты по первой модели и по второй. По крайней мере определённые авторы именно так и советуют делать в применах с лог регрессией.
предикторов всего два, так что это не совсем тот случай
Dominance analysis необязательно применять к R2, можно и к likelihood, AIC, deviance и т.д., если я не упускаю какого-то подвоха. С двумя предикторами это сведется к сравнению модели с обоими предикторами, с одним из двух и вообще без предикторов. Сравнивать непосредственно коэффициенты, как мне кажется, плохая идея, потому что (помимо прочих проблем типа возможного взаимодействия/корреляции) не учитывается ни шкала, ни разброс предиктора: 1) если переведете километры в метры, то коэффициент поменяется (но явно не важность), 2) если коэффициент здоровый, но сам предиктор меняется очень слабо, то толку от него много не будет.
Обсуждают сегодня