在线性回归的情况下，很容易测试连续因变量和每个自变量之间的线性关系。例如，我可以在 Y 轴上的因变量和 X 轴上的一个自变量之间绘制散点图，以在使用线性回归之前可视化关系。
但是，逻辑回归不同，它假设二元因变量和自变量的对数几率之间存在线性关系。我想测试这个假设以确定逻辑回归是否适合我的数据集。我可以测试吗？如何？
此外，R 中是否有任何包可以执行该任务？
如何在执行逻辑回归之前测试对数几率和预测变量之间的线性关系？
机器算法验证
回归
物流
罗吉特
线性的
赔率
2022-03-16 07:18:36
1个回答
好问题。在实践中，很少有人预先测试这个假设，或者完全测试它。为此，您可以将每个自变量 (X) 划分为 8 或 10 或 15 个等区间类别。然后将每个类别中的对数几率计算为 ln(p/[1-p])，其中 p = 因变量 = 1 而不是 0 的案例比例。最后，使用 ANOVA 或非正式地查看散点图评估对数赔率与此 X 之间关系的线性。
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