JMP中逻辑回归系数与优势比的关系

机器算法验证 物流 优势比 跳转
2022-03-13 07:50:27

从 JMP 中逻辑回归的输出中，我了解到两个二元变量：

Var1 estimate -0.1007384
Var2 estimate  0.21528927

进而

Odds ratio for Var1 lev1/lev2 1.2232078 reciprocal 0.8175225
Odds ratio for Var2 lev1/lev2 0.6501329 reciprocal 1.5381471

现在我得到1.2232078，exp(2*0.1007384)对于其他优势比也是如此。

所以，我的问题是：为什么我必须乘以 2？系数 c 与其优势比 r 之间的关系是否等于 r=exp(c)？不是吗？

1个回答

好的，我快速回复。您的想法是正确的，因为回归系数是 OR 的对数。更准确地说，如果b是你的回归系数，exp⁡(b)是与变量中一个单位变化相对应的优势比。因此，要回到调整后的赔率，您需要知道您的因子水平的内部编码约定是什么。通常，对于二进制变量，它是 0/1 或 1/2。但是如果碰巧你的水平被表示为 -1/+1（我在这里怀疑），那么你必须在取幂时将回归系数乘以 2。

如果您使用连续变量（例如年龄）并希望表示 5 年的几率（exp⁡(5b)) 而不是 1 年 (exp⁡(b)）。

更新：我刚刚发现这个关于名义变量的 JMP 编码（版本 < 7）。

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