Логит модель, Оценка параметров логит регрессии Опции

[Мария Александро...]

Здравствуйте! Я пытаюсь самостоятельно статистически обработать результаты моей научной работы.
Мне необходима помощь в оценке параметров логит модели.
В программе STAT 6, мною была построена логит модель зависимая переменная - исход (0-неудовлетворительный, 1-удовлетворительный), независимые переменные включены, как количественные, так и номинальные. Правомерно ли это? Не зависимых переменных 9, выборка 206 человек. Параметр Chi-2 высокий, а значения р=0,00002. -2Log L=231 - это много или мало. В дальнейшем по уровню значимости регрессионых коэффициентов модель была сокращена до 3 предикторов, но при этом у 1 из них коэффициент в регрессионном уравнении стал равен 0 при М-L Chi высокий и р=0.000. Это значит, что предиктор значим, тогда в уравнении его доля будет все равно = 0. Графический анализ остатков больше похож на биномиальное распределение, но никак не нормальное. Сокращение до предикторов ситуации не изменило. Как быть? Если я правильно поняла так же для оценки модели необходимо определить коэффициент множественной корреляции. Как это сделать? В таблицах я его так и не нашла.

[плав]

НАдо вначале найти и почитать по логистической регрессии (то, что Вы делали, это - логистическая регрессия, просто так названа в программе).
Если коэффициент регрессии равен нулю, то это фактор не действует, но посмотрите, не равен ли он 0,000028, поскольку измеряется в тысяах или десятках тысяч (чего-то), тогда просто желательно поменять едицины измерения.
А слова "нормальное распределение" в приложении к логистической регрессии забудьте, она предполагает исходное биномиальное распределение величины.
Про коэффициент корреляции то же не надо (там речь идет о псевдокорреляции, но это не столь важно) Модель у Вас значимая и это - главное. В анализе остатков надо смотреть на вылетающие наблюдения.