लॉजिस्टिक रिग्रेशन इंटरसेप्ट की व्याख्या कैसे करें (उदाहरण के साथ)
लॉजिस्टिक रिग्रेशन एक ऐसी विधि है जिसका उपयोग हम रिग्रेशन मॉडल को फिट करने के लिए कर सकते हैं जब प्रतिक्रिया चर द्विआधारी होता है।
जब हम एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल को फिट करते हैं, तो मॉडल आउटपुट में मूल शब्द प्रतिक्रिया चर के लॉग बाधाओं का प्रतिनिधित्व करता है, जब सभी भविष्यवक्ता चर शून्य के बराबर होते हैं।
हालाँकि, क्योंकि लॉग संभावनाओं की व्याख्या करना कठिन है, हम आम तौर पर संभाव्यता के संदर्भ में इंटरसेप्ट को फ्रेम करते हैं।
प्रतिक्रिया चर के घटित होने की संभावना को समझने के लिए हम निम्नलिखित सूत्र का उपयोग कर सकते हैं, यह देखते हुए कि मॉडल में प्रत्येक भविष्यवक्ता चर शून्य है:
P = e β 0 / (1 +e β 0 )
निम्नलिखित उदाहरण दिखाता है कि व्यवहार में लॉजिस्टिक रिग्रेशन इंटरसेप्ट की व्याख्या कैसे की जाए।
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उदाहरण: लॉजिस्टिक रिग्रेशन इंटरसेप्ट की व्याख्या कैसे करें
मान लीजिए कि हम लिंग और अभ्यास परीक्षाओं की संख्या का उपयोग करके एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल फिट करना चाहते हैं ताकि यह अनुमान लगाया जा सके कि कोई छात्र कक्षा में अंतिम परीक्षा उत्तीर्ण करेगा या नहीं।
मान लीजिए कि हम सांख्यिकीय सॉफ़्टवेयर (जैसे आर, पायथन , एक्सेल , या एसएएस ) का उपयोग करके मॉडल को फिट करते हैं और निम्नलिखित परिणाम प्राप्त करते हैं:
| गुणांक का अनुमान | मानक त्रुटि | Z मान | पी-मूल्य | |
|---|---|---|---|---|
| अवरोधन | -1.34 | 0.23 | 5.83 | <0.001 |
| लिंग (पुरुष = 1) | -0.56 | 0.25 | 2.24 | 0.03 |
| प्रैक्टिकल परीक्षा | 1.13 | 0.43 | 2.63 | 0.01 |
हम देख सकते हैं कि मूल पद का मान -1.34 है।
इसका मतलब यह है कि जब लिंग शून्य है (यानी छात्र महिला है) और जब व्यावहारिक परीक्षा शून्य है (छात्र ने अंतिम परीक्षा की तैयारी के लिए कोई व्यावहारिक परीक्षा नहीं दी है), तो छात्र के परीक्षा उत्तीर्ण करने की लघुगणकीय संभावना -1.34 है . .
चूँकि लॉग ऑड्स को समझना मुश्किल है, हम इसके बजाय संभाव्यता के संदर्भ में चीजों को फिर से लिख सकते हैं:
- सफलता की प्रायिकता = e β 0 / (1 +e β 0 )
- सफलता की प्रायिकता = e -1.34 / (1 +e -1.34 )
- सफलता की संभावना = 0.208
जब दोनों भविष्यवक्ता चर शून्य के बराबर होते हैं (यानी, एक छात्र जिसने कोई प्रारंभिक परीक्षा नहीं दी है), संभावना है कि छात्र अंतिम परीक्षा उत्तीर्ण करेगा 0.208 है।
अतिरिक्त संसाधन
निम्नलिखित ट्यूटोरियल लॉजिस्टिक रिग्रेशन के बारे में अतिरिक्त जानकारी प्रदान करते हैं:
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लेखक के बारे में
डॉ. बेंजामिन एंडरसन
नमस्ते, मैं बेंजामिन हूं, एक सेवानिवृत्त सांख्यिकी प्रोफेसर जो अब समर्पित Statorials शिक्षक बन गया है। सांख्यिकी के क्षेत्र में व्यापक अनुभव और विशेषज्ञता के साथ, मैं Statorials के माध्यम से छात्रों को सशक्त बनाने के लिए अपना ज्ञान साझा करने के लिए उत्सुक हूं। अधिक जाने