Logistische regressie en diagnostiek
8 belangrijke vragen over Logistische regressie en diagnostiek
Uit welke variabelen bestaat een logistische regressie?
De onafhankelijke variabelen (voorspellers/x) bestaan uit interval/ratio variabelen of dummies van dichotome variabelen.
Wat gebeurt er precies bij een logistische regressie en wat voorspelt deze?
De logistische regressie voorspelt niet de kans maar de natuurlijke logaritmes van de odds.
Welke twee stappen moet je ondergaan om tot een lineaire regressie te kunnen komen vanuit de logistische regressie?
Hierna gaat de Y van 0 tot oneindig.
2) De natuurlijke logaritme van de odds berekenen (Logodds)
Hierna gaat de Y van - oneindig tot + oneindig
- Hogere cijfers + sneller leren
- Niets twee keer studeren
- 100% zeker alles onthouden
Wat is de odds ratio(Exp)B en wat zeggen de uitkomsten?
- 1= geen verband
- Tussen 0 en 1 = de kans op wel neemt af
- >1 = de kans op wel neemt toe
Wat zijn logodds(B) en wat zeggen de uitkomsten?
- 0 = geen effect
- negatief - = kans op wel neemt af
- positief + = de kans op wel neemt toe
Wat zegt de B in de spss output?
Wat zegt de (Exp)B in de spss output?
Vergelijk de vijf assumpties van een lineaire regressie met die van een logistische regressie
2) Normaalverdeling - een logistische regressie is niet normaal verdeeld maar binomiaal verdeeld (dit levert een U-vorm op)
3) Homoscedasticiteit - er is geen sprake van homoscedasticiteit, maar juist heteroscedasticiteit omdat er gekeken wordt naar de uitkomst als wel/niet. Hier hoeft dus niet voor gecontroleerd te worden.
4) Multicollineariteit - dit kan wel gecontroleerd worden, maar dit moet via de lineaire regressie
5) Outliers - outliers kunnen op dezelfde manier gecontroleerd worden als bij een lineaire regressie (Cook's D)
De vragen op deze pagina komen uit de samenvatting van het volgende studiemateriaal:
- Een unieke studie- en oefentool
- Nooit meer iets twee keer studeren
- Haal de cijfers waar je op hoopt
- 100% zeker alles onthouden