Логистическая регрессия Опции

[aspir_h]

Доброго времени, уважаемые коллеги! Для прогнозирования бинарного признака использован метод логистической регрессии. Анализ проводился в Statistica. Получены следующие результаты и уравнение :
y=〖exp〗^(-20,46327-2,746382×x_1-1,339306×x_2+b×x_n )/(1+〖exp〗^(-20,46327-2,746382×x_1-1,339306×x_2+b×x_n ) )
Уравнение из-за большого размера сократил, заменив переменные х3-х8 на ?b×x_n?.
Коллеги, мне наряду с прогнозированием бинарной переменной, необходимо оценить вклад каждой независимой переменной в зависимую переменную. В множественной линейной регрессии это можно сделать, используя стандартизованные коэффициенты (бэта-коэффициенты). Распространяется ли данное правило для уравнения логистической регрессии?
Если да, то, как рассчитать стандартизованные коэффициенты уравнения логистической регрессии?
Я так понимаю что, в таблице, полученном при расчетах в Statistica (в прикрепленном файле) коэффициенты регрессии НЕ стандартизованные (строка с красным шрифтом)?
Заранее спасибо!

Более подробная информация в прикрепленном файле.

Прикрепленные файлы

 логист.регрессия.rar ( 16,54 килобайт ) Кол-во скачиваний: 296