 Значимость бинарного классификатора, на примере логит-анализа |
Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
 27.06.2008 - 10:58
Сообщение
#1
|
|
 Группа: Пользователи Сообщений: 1162 Регистрация: 10.04.2007 Пользователь №: 4040  |
Исследуя значимость и ДИ весовых коэффициентов логистической регрессии, построенной на основе медицинских данных, наткнулся на одну не совсем понятную формулу (Hosmer & Lemeshow, p. 35). Итак, Хосмер определяет стандартную ошибку (SE) как (формула 2.5)
SE(Bi) = Sqr (Var(Bi)), где Bi - оценки коэффициентов, Var(Bi) - дисперсии коэффициентов Bi, Sqr - квадратный корень. Но ведь стандартная ошибка определяется не так. Так определяется стандартное отклонение (SD). Может кто-нибудь пояснить, прав ли Хосмер?  Ebsignasnan prei wissant Deiws ainat! As gijwans! Sta ast stas arwis!
|
 |
 
|
 |
|
 |
Ответов
|
1.07.2008 - 14:04
Сообщение
#2
|
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1162 Регистрация: 10.04.2007 Пользователь №: 4040 |
Только все-равно непонятно. Ошибка (SE) в "корень квадратный из численности" раз меньше, чем стандартное отклонение (SD). Как же одна величина может заменять другую?
Ebsignasnan prei wissant Deiws ainat! As gijwans! Sta ast stas arwis!
|
|
|
|
|
|
Сообщений в этой теме
Игорь Значимость бинарного классификатора 27.06.2008 - 10:58
плав Цитата(Игорь @ 27.06.2008 - 11:58) И... 27.06.2008 - 20:23 Игорь Большое спасибо за пояснение. В расчетах все получ... 28.06.2008 - 09:35
плав Тут в том в чем дело. SE - это стандартное отклоне... 1.07.2008 - 19:03 |