Интерпретация EXP(B) логистическая регрессия Опции

[Alexandrovich]

Помогите пожалуйста разобраться как интерпретировать EXP(B) или отношение шансов по результатам логистической регресии.
Была построена модель логистической регресии. Уравнение имело вид:
β = - 10,252 + 0,690*X + 43,806*Y

При изменении единиц измерения одного из предикторов входящих в уравнение с "см" на "мм" и соответственно пересчете каждого показателя в выборке путем умножения "*10", было замечено что меняется как и сам коэффициент в уравнении так и его экспонента, что в принципе логично, но вот как это интерпретировать??
Уравнение приобрело вид:
β = - 10,252 + 0,690*X + 4,381*Y

Получается так EXP(B) при выражении показателя в "см" имела огромное значение, выраженое в степени 10,6E+018 (ДИ 95% 141142,9996 - 794E+030)
а вот если выразить показатель в мм EXP(B) принимает значение 79,887 (ДИ 95 % 3,273-1949,761).

Как вообще интерпретировать такие большие значения отношения шансов??? Смущает такой большой доверительный интервал.
В это же время экспонента второго предиктора в уравнении имела адекватное значение 1,994 (ДИ 95 % 1,150-3,459). Не понимаю какой вообще смысл в EXP(B)????

У меня были мысли ввести в уравнение вручную некий дополнительный коефициэнт.
Скажем взять перед построением модели логистической регресии все показатели выборки по показателю Y примитивно поделить на 10, ну и после уже в уравнении вручную добавить коэфициент *10
в итоге получить
β = - 10,252 + 0,690*X + 10*(0,438*Y)
Не знаю можно ли так делать, имеет ли это вообще смысл??
в таком случае EXP(B) расчитанная по показателю Y уменьшенной в 10 раз, приобретает значение 1,550 (ДИ 95% 1,126-2,133).
Помогите пожалуйста разобраться с этой окаянной EXP(B), в чем же ее практический смысл и как правильно трактовать ее значения?

Сообщение отредактировал Alexandrovich - 5.05.2015 - 12:04