РАЗНЫЕ ПАКЕТЫ _ РАЗНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ? Опции

[George]

Разбираясь с логистической регрессией, с интересом ознакомился с соответствующими ветками Форума. Хорошо, что сформировалась группа знающих людей, которые терпеливо и доброжелательно уже многие годы делятся опытом. Ведь есть вопросы, интересующие многих. Например, недавно на ветках Флуоресценция и Отбор лучших переменных прозвучало о возможности различия результатов, получаемых по сути одними и теми же методами, разными средствами (пакетами). Существуют ли такие различия и как к ним относится? Так, в SPSS есть пример, приведенный во многих источниках ( Ахим Бююль, Петер Цефель). Бинарный отклик, Х1 - интервальная шкала, Х2 - бинарная. Пропустил его на STATIATICA 10.0 . При включении только Х1 совпали таблицы 2х2, В0, В1,. Но значительно различаются SE. Например, для В0 - SPSS - 5,581 ; STATISTICA - 9,454. Примерно вдвое и для В1. Много это или мало, вопрос второй, почему? При включении х1 и х2 уже отличаются все три коэффициента и таблицы классификации. Соответственно 20 4 5 16 и 19 5 7 14. Отсюда - 80,0% и 73,33%. Похожее и у нас. Флуоресценция. DrgLena (очень ценю ее сообщения) указывает на минимальную ошибку классификации при пороге 4,11 таблица 64 19 28 59. STATISTICA предлагает порог 4,64 и 66 17 33 54. 70,59% Какие у кого мнения? Спасибо, всем творческих успехов!

[DrgLena]

Соглашусь с автором поста, что приведенные источники ( А. Афифи, С. Эйзен, Н.Дрейпер, Г. Смит, Дж. Флейс ) весьма авторитетные, не припомню только чтобы в них в них было описание логистической регрессии.
Свободный член во многих программах по логистической регрессии называется просто intercept, как в STATA, например.
Коэффициенты, которые выдают все программы представляют собой натуральный логарифм odds, и естественно, что exp(b) и будет шанс. Exp(b0) в случае одного бинарного предиктора для того же примера =0,238 , отсюда вероятность быть здоровым при нулевом значении предиктора =1/(1+0,238)=0,192. Тут все легко и просто, из таблицы 2х2 тот же результат.
Если предиктор количественный, то exp(b0) означает шанс для того же примера быть здоровым при гипотетически нулевом значении флюоресценции, хотя такого значения вовсе нет в датасете. Но, это не ОШ.
Можно почитать
http://www.ats.ucla.edu/stat/mult_pkg/faq/.../odds_ratio.htm
Но p2004r легко и главное с улыбкой ответил на вопрос

[George]

Большое спасибо! Два прекрасных ответа, сказано красиво и доходчиво. Как видно из моих предыдущих сообщений, я довольно близко был в своих предположениях относительно свободного члена, извините, intercepta. Рад, что общение на Форуме оказалось не только полезным, но и приятным. Всего доброго!