用于推理和预测的逻辑回归之间有什么区别吗?

机器算法验证 机器学习 物流 假设 S形曲线
2022-03-19 00:31:31

在研究线性回归时,我记得多重共线性会影响推理而不是预测,至少并非总是如此。另外,我注意到那些只对预测感兴趣的人往往会忽略这些假设。

逻辑回归有类似的东西吗?我找不到与这个问题相关的任何线程,除了这个它帮助了我一点,但它并没有完全回答我的问题。我的意思是,我实际上并不是在谈论因果关系,因为这不是通过这些回归本身实现的,而是关于系数可解释性和估计量。

好吧,我希望这个问题足够好,它不会违反任何规则,但是当它涉及到这么广泛的问题时,我总是持怀疑态度。如果我错过了什么,我可以删除它。我为此提前道歉。

1个回答

因此,正如您在问题中指出的那样,仅对预测感兴趣的个人通常对验证其模型的假设不感兴趣。另一种说法是,他们对查看(或计算)与他们估计的预测系数相对应的标准误差不感兴趣。标准误差允许分析师超越解释系数本身并做出推论。大系数和小标准误差表示存在真实(总体)效应的信心。伴随着大标准误差的小系数表明在总体中没有真正的影响。

有关标准误差和逻辑回归的更详细对话,请参阅下面的链接。

了解逻辑回归中的标准误