Интерпретация данных логистической регрессии Опции

[marchanka]

Подскажите, пожалуйста, как интерпретировать случаи, если бинарная логистическая регрессия дала значимые результаты:
хи квадрат значим, независимые переменные значимы, общее число корректно предсказанных случаев по модели более 70,
а правильно предсказанных более 50,% но доля объясненной дисперсии (R2 Наделькеркеса) - менее 0,500.
Модель работает? какой из показателей (% предсказанных или дисперсия более важный?)
Правильно ли я понимаю, что даже, если R2 менее 0,5, это значит, что по модели прогнозирование лучше, чем наугад.

в сообщениях ниже вопрос был отредактирован

[p2004r]

Подскажите, пожалуйста, как интерпретировать случаи, если бинарная логистическая регрессия дала значимые результаты: хи квадрат значим, независимые переменные значимы, общее число корректно предсказанных случаев по модели более 70, а правильно предсказанных более 50,% но доля объясненной дисперсии (R2 Наделькеркеса)-менее 0,500.
Модель работает? какой из показателей (% предсказанных или дисперсия более важный?)
Правильно ли я понимаю, что даже, если R2 менее 0,5, это значит, что по модели прогнозирование лучше, чем наугад.

Надо построить ROC и провести её анализ. Искать есть ли в зависимости эффективный трешоилд. Это если тонко.

А если интересует "абстрактная предсказательная сила" то посчитать доверительный интервал для AUC.

[marchanka]

Надо построить ROC и провести её анализ. Искать есть ли в зависимости эффективный трешоилд. Это если тонко.

А если интересует "абстрактная предсказательная сила" то посчитать доверительный интервал для AUC.

построила ROC.
я так понимаю, что смотреть надо на AUC. если 05-0,6 - модель неудовлетворительная.
возникает два допольнительных вопроса:
1) надо ли при этом учитывать % корректно предсказанных случаев по обучающей и контрольной моделям? (но я так и не поняла, что это за модели).
2) показатель AUC используется для сравнения двух моделей? или с его помощью можно оценить и надежность модели в целом (самой по себе)?

есть одна модель с такими показателями:
обучающая модель % предсказанных 1 з.переменной 100%, 2-ой категории з.переменной 0%, А ОБЩИЙ 60%
В КОНТРольной модели: 100%, 0%, общий 70,6
а AUC. 0,758

в свою очередь в бинарной регрессии для этой модели сделующие характеристики:
χ2 = 21,895, р=0,001, – 2 LL=68,460, R2 Нэйджелкерка = 0,372
% корректно предсказанных случаев =72 , % корректно предсказанных всего=79,7

Сообщение отредактировал marchanka - 21.08.2016 - 12:41