Hosmer-Lemeshow检验（HL检验）为模型拟合指标，其原理在于判断预测值与真实值之间的gap情况，如果p值大于0.05，则说明通过HL检验，即说明预测值与真实值之间并无非常明显的差异。反之如果p值小于0.05，则说明没有通过HL检验，预测值与真实值之间有着明显的差异，即说明模型拟合度较差。一般不能根据这一个指标判断是...
Hosmer-Lemeshow检验(HL检验)为模型拟合指标,其原理在于判断预测值与真实值之间的gap情况,如果p值大于0.05,则说明通过HL检验,即说明预测值与真实值之间并无非常明显的差异。反之如果p值小于0.05,则说明没有通过HL检验,预测值与真实值之间有着明显的差异,即说明模型拟合度较差。一般不能根据这一个指标判断是否能用模型。
Hosmer-Lemeshow检验在二项逻辑回归模型的拟合效果评估中具有独特的优势,但在其他场景下可能需要结合其他方法进行综合评估。
因此,对于此数据集,选择不同的g值似乎不会影响实质性结论。 通过模拟检查Hosmer-Lemeshow测试 要完成,让我们进行一些模拟,以检查Hosmer-Lemeshow测试在重复样本中的表现。首先,我们将从先前使用的相同模型重复采样,拟合相同(正确)模型,并使用g = 10计算Hosmer-Lemeshow p值。我们将这样做1000次,并将测试p值存储在一...
Hosmer-Lemeshow拟合优度检验 Hosmer-Lemeshow拟合优度检验是基于根据预测的概率或风险将样本分开。具体而言,基于估计的参数值,对于样本中的每个观察,基于每个观察的协变量值计算概率。 然后根据样本的预测概率将样本中的观察分成g组(我们回过头来选择g)。假设(通常如此)g = 10。然后第一组由具有最低10%预测概率的观...
Hosmer-Lemeshow 拟合优度检验是一种用于评估二分类logistic回归模型拟合优度的方法。它通过比较模型预测的分类概率与实际分类结果之间的差异,来检验模型的预测能力。 Hosmer-Lemeshow拟合优度检验的基本思想是将数据分为若干组(通常是 10 组),每组包含相似的预测概率值。然后,对于每一组,比较模型预测的阳性(事件发生)...
Hosmer-Lemeshow检验可以读作:“Hosmer”发音为英音[ˈhɒsmər]或近似为“霍斯默”,“Lemeshow”则发音为近似“莱梅肖”。当我们把这两个词组合在一起时,就是“Hosmer-Lemeshow”检验,也就是“霍斯默-莱梅肖”检验啦。 在统计学中,Hosmer-Lemeshow检验(简称HL检验)是一个常用的模型拟合指标,它可以帮助我们...
Hosmer-Lemeshow拟合优度检验(简称H-L检验)是一种常用的方法,用于评估逻辑回归模型预测概率与实际观测结果之间的一致性。 Hosmer-Lemeshow检验原理 Hosmer-Lemeshow检验的基本思想是将观测数据按照预测概率的大小进行分组,然后比较各组内实际观测到的正例比例与模型预测的正例比例之间的差异。如果差异显著,则表明模型的...
Hosmer-Lemeshow检验(HL检验)为模型拟合指标,其原理在于判断预测值与真实值之间的gap情况,如果p值大于0.05,则说明通过HL检验,即说明预测值与真实值之间并无非常明显的差异。反之如果p值小于0.05,则说明没有通过HL检验,预测值与真实值之间有着明显的差异,即说明模型拟合度较差。一般不能根据这一个指标判断是否能用模型...
Hosmer-Lemeshow检验(HL检验)为模型拟合指标,其原理在于判断预测值与真实值之间的gap情况,如果p值大于0.05,则说明通过HL检验,即说明预测值与真实值之间并无非常明显的差异。反之如果p值小于0.05,则说明没有通过HL检验,预测值与真实值之间有着明显的差异,即说明模型拟合度较差。一般不能根据这一个指标判断是否能用模型...