Logistisk regresjon 2 - SIFO

More documents

Recommendations

Info

Signifikanstest av koeffisienter Variables in the Equation B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step KJONN -1,536 ,113 184,516 1 ,000 ,215 1 a UTDAAR ,184 ,018 109,956 1 ,000 1,202 Constant -1,469 ,083 315,117 1 ,000 ,230 a. Variable(s) entered on step 1: KJONN, UTDAAR. Også i logistisk regresjon får vi estimert standardfeil til koeffisientene I logistisk regresjon er det korrekt å bruke z-verdier som kritiske verdier i hypotesetesting. z B SE b Testobservatoren er tilnærmet normalfordelt når utvalget er stort og effekten av variabelen i populasjonen er null slik som antatt under H 0 WALD z 2 B SE b 2 Denne testobservatoren er X 2 -fordelt med df=1 når utvalget er stort og effekten av variabelen i populasjonen er null slik som antatt under H 0 . WALD er et alternativ til z ved to-halet hypotesetesting. Kritisk verdi er 3.84 Tester basert på z og WALD gir samme konklusjon Ved små utvalg er ingen av disse testene pålitelige. Da har vi kun Likelihood Ratio testen å holde oss til
Modelltest: Log Likelihood Iteration History a,b,c,d Iteration Step 1 1 2 3 4 a. Method: Enter -2 Log Coefficients likelihood Constant KJONN UTDAAR 2834,350 -1,177 -,806 ,119 2739,661 -1,421 -1,330 ,172 2734,327 -1,467 -1,518 ,183 2734,293 -1,469 -1,536 ,184 b. Constant is included in the model. c. Initial -2 Log Likelihood: 3101,241 d. Estimation terminated at iteration number 4 because log-likelihood decreased by less than ,010 percent. I logistisk regresjon er estimeringsmetoden Maximum likelihood estimering av maksimal sannsynlighet. Gitt det settet av uavhengige variable vi velger ut til analysen, går beregningsmetoden ut på å finne de koeffisienter som gjør det mest sannsynlig å få de observerte y-veridiene 0 - 1. Dette skjer ved hjelp av en såkalt likelihood funksjon: gjennom prøving og feiling såkalt iterasjoner er målet å komme fram til de koeffisienter som maksimerer logaritmen til denne funksjonen: log likelihood. Av tekniske grunner opererer man med et mål hvor Log Likelihood multipliseres med -2 den såkalte -2LL -2LL tilsvarer SSE i OLS-basert regresjon. Det er altså et mål på feilterm/ residualledd. En god modell er m.a.o. en modell med lav -2LL verdi I første iterasjon estimeres en -2LL for en modell uten variable. I eksempelet ovenfor er denne startverdien beregnet til 3101.241. I de neste iterasjonene estimeres -2LL for den fulle modellen. Som vi ser er den beste tilpasningen 2734.293 med tilhørende konstantledd og koeffisienter for kjønn og utdanning Reduksjonen i log likelihood er (3101.241 -2734.293) = 366.947 Dette danner utgangspunkt for ulike tester av modellen
Page 1 and 2: Logistisk regresjon 2 SPSS Utskrift
Page 3: Grafisk framstilling 2 Velg Graph l
Page 7 and 8: Likelihood Ratio testen 1 (LR-test)
Page 9 and 10: Hosmer & Lameshow Goodness of Fit T

Logistisk regresjon 2 - SIFO

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?