Регрессия Опции

[zira]

Доброго времени.

Объясните, пожалуйста, чем могут быть вызваны высокие значения Nagelkerke Rsquare в логистической регрессии? Не могу довериться значению 0,714, уж очень высокое.

[p2004r]

Доброго времени.

Объясните, пожалуйста, чем могут быть вызваны высокие значения Nagelkerke Rsquare в логистической регрессии? Не могу довериться значению 0,714, уж очень высокое.

1) А почему это вдруг высокое значение для коэффициента детерминации?


2) Ну сделается кроссвалидацию для модели если считаете что она переучена.

[zira]

1) А почему это вдруг высокое значение для коэффициента детерминации?


2) Ну сделается кроссвалидацию для модели если считаете что она переучена.

1. Вы считаете, что значения не высокие? А какие же значения считать высокими? Когда я делала множественную регрессию и получала коэффициент детерминации 0,45 - он считался очень хорошим. Вот почему меня смутили эти значения.

2. Я никогда не делала кросс-валидацию. Может быть подскажете как можно сделать? Считаю в SPSS и там ничего не нашла.

[p2004r]

1. Вы считаете, что значения не высокие? А какие же значения считать высокими? Когда я делала множественную регрессию и получала коэффициент детерминации 0,45 - он считался очень хорошим. Вот почему меня смутили эти значения.

2. Я никогда не делала кросс-валидацию. Может быть подскажете как можно сделать? Считаю в SPSS и там ничего не нашла.

1. Детерминация в 0.45 как хорошая. Это означает что модель объясняет немного менее половины наблюдаемой дисперсии. По моему это немного для попытки вычислять величину по предикторам. Наверное для объяснения связи величины с предикторами такой детерминации достаточно.

2. Не может быть что бы в SPSS не разу не упоминалась кроссвалидация (или другое какое монтекарло) для оценки подгонки логистической регрессии. К <s>сожалению</s> я не пользуюсь SPSS, и не могу проконсультировать по нему. Но когда набираешь https://www.google.com/search?hl=en&num...ross+validation то ссылок достаточно много получается