赤池信息准则AIC、贝叶斯信息准则BIC，这两个统计量用于模型间的比较，取值均是越低则模型拟合越好，本例只有一个有效模型，没有可比较的对象，因此此处AIC和BIC并无实际用处。“-2对数似然值”即其他统计软件工具输出的“-2LL”统计量，也用于多个模型间的比较，取值越低则模型拟合越好。Hosmer-Lemeshow拟合度检验结...
就是使用上面的-2对数似然值 通过比较多次建模,比较剔除该自变量前后的-2对数似然值,数值变小说明模型效果变好。 发现: -2对数似然值变化了,由211.072到221.076,增长了0.004,模型效果稍微变差。 === 这样太麻烦了,比较来比较去的,如何让它自动筛选呢? 我们使用向后:LR来自动筛选一下: 我们使用向前:LR来自动筛...
以下logistic回归分析的结果,该结果可以用来反应模型构建的好差,其中-2对数似然值非常重要,关于它,正确的是。A.该值越小越好B.该值越大越好C.该值越接近于100
上图为个案处理摘要与模型拟合信息,图(A)告诉我们因变量三个级别的分布,图(B)方程仅包含截距时,-2对数似然比为48.354,最终模型为25.487,-2对数似然比越小越好,说明模型添加了自变量项后,拟合变好了,最终模型卡方检验P=0.000<0.05,说明最终模型是一个有效模型。 上...
模型拟合效果代表的是模型区分试验结局的能力,现有的模型能否将因变量的各个分类区分开来,常用的指标有-2倍的对数似然值(-2lnL,即偏差(Deviance),其值越小越接近0说明模型拟合越好)以及通过似然值计算出的伪决定系数Cox & Snell R2和Negelkerke R2,模型预测的正确率(对因变量结局预测的准确程度),AUC(ROC曲线下面...
线性回归: logistic回归模型 定义 设: 极大似然估计: -2对数似然值 -2InL 该报告值越小,说明似然函数值越大,从而模型拟合程度越好 拟合优度 伪 (Pseudo R Square) 与R2类似,但是小于1 调整系数 回归系数的显著性检验 Wald统计量 示例代码 data<-read.csv(file=file.choose(),header=TRUE)##maximal modelmo...
模型拟合信息输出是否包含截距项时的-2对数似然比(越小越好),以及最终模型的卡方检验结果,是对模型总体回归系数进行检验。由结果可知P<0.001,模型具有统计学意义,表明该模型成立。 拟合优度检验,比较模型预测值和实际值差异,二者差异越小,说明模型越好。基于Pearson卡...
给出“只引入常数项”和“自变量纳入模型”中,对模型的改善与否,主要看-2对数似然是否有降低。其次,模型的显著性<0.05,认为模型中偏回归系数不全为0,模型具有统计学意义。 ③拟合优度检验、伪R方表: 相关系数卡方和偏差卡方这两个检验结果不如上图的似然比检验结果稳健,尤其是纳入的自变量存在连续型变量时,可以...
deviance实际上就是-2Log L(-2倍的似然对数)对应模型的显著性检验。也可以查看更详细的Residual deviance过程: 很明显,模型卡方统计量通过显著性检验(P值远远小于0.05)。 模型的拟合优度检验: 通过比较模型的预测值与实际值之间的差异情况来进行检验,如果预测值域实际值越接近,则说明模型的拟合优度越佳。
将块1:方法=输入中的方程中的变量表结果粘贴复制到表格中进行整理:可以保留EXP(B)的置信区间,也可以删除,一般来说删除该部分的内容,后将模型系数的Omnibus检验中的卡方值及模型摘要的-2对数似然值,及伪R方放在表格的下方。也可将变量中不显著的删除保留显著的。