Logistische regressie-analyse
16 belangrijke vragen over Logistische regressie-analyse
Logistische regressie analyse
- als y = dichotoom
- voorspelt functie van de kans p om 1 op de afhankelijke dichotome variabel te score. (1 =slaagt wel, 0= slaagt niet)
- dit is het zelfde als een multiple regressie analyse alleen dan met een dichotome variabel.
- voorspeld niet de kans
- voorspeld de logit van een kans
Wat is het verschil tussen multiple-regressie analyse en de logistische regressie analyse?
Hoe gebruikt de logistische regressie analyse de covariate patterns?
- Hogere cijfers + sneller leren
- Niets twee keer studeren
- 100% zeker alles onthouden
Voor mijn 1e tentamen haalde ik een 6. Toen ben ik gaan zoeken naar manieren om beter te leren en ben ik Study Smart tegen gekomen. Sindsdien heb ik een 9,0 - 8,0 - 7,6 - 8,0 - 8,0 gehaald. Ik raad het echt íédereen aan die het maar horen wil. Ik ben er zo blij mee!!
Met mijn oude methode was ik geslaagd voor maar 3 van de 8 vakken. Sinds ik mijn aantekeningen digitaal maak in study smart, ben ik voor alle vakken de éérste keer geslaagd. StudySmart neemt voor mij de stress van slagen of niet slagen weg.
Door StudySmart gaat het op zo veel vlakken beter met mij. Eerst had ik continu studiestress en ik had nergens tijd voor. Nu voel ik mij rustig en zelfverzekerd (door gebruik van het programma). Eerst haalde ik meestal een 7, nu vaak een 8 of zelfs een 9.
Hey Chris, ik wil je echt hartelijk danken voor het ontwikkelen van het platform. Ik haalde hiervoor altijd rond de 6/10 voor m'n tentamens, nu een 8,6, een 7,9 en een 7,6!!
Sinds ik Study Smart gebruik, is mijn gemiddelde 1 punt gestegen. Ik heb zelfs een statistisch vak met een 10/10 afgerond terwijl ik slecht ben in statistiek. Nu volg ik extra vakken omdat vorig jaar zo goed ging door Study Smart. Veel dank!
Sinds ik ben gaan leren met StudySmart ben ik geslaagd voor al mijn examens!!! Geen herexamens!! Eerst was ik al blij met een voldoende en nu haal ik alleen maar goede cijfers. Veel dank!
Ik heb alle vakken die ik met Study Smart heb geleerd gehaald. Met rechten ben ik van een 5 naar een 8 gegaan! Ik weet nu zeker dat ik al mijn vakken gewoon ga halen.
Ik dacht altijd dat ik goed studeerde. Mijn cijfers waren ook prima. Ik had mij nooit kunnen voorstellen dat ik zo veel beter en sneller zou studeren door het toepassen van deze vaardigheden.
Ik voel mij voor het eerst 100% zeker over de manier waarop ik leer. Ik heb nu het complete overzicht en de structuur die ik nodig had
Door Study Smart kreeg ik weer plezier in het studeren en haalde ik direct betere cijfers. Alles ging ineens beter. Ik raad Study Smart enorm aan aan scholieren en studenten.
Met dit plaform kan ik super snel en gestructueerd studeren. Ik ben nooit meer de weg kwijt in de stof of in mijn aantekeningen en maak veel sneller goede samenvattingen.
Eerst waren mijn aantekeningen een zooitje. Nu gebruik ik Study Smart en studeer ik super gestructureerd. Het helpt mij om tijd te besparen waardoor ik ook andere dingen kan doen die ik belangrijk vind.
Leerlingen die met het systeem hebben gewerkt hebben gewoon een beter resultaat behaald. Het systeem past alle leertrucjes zo toe, dat zowel de kinderen die goed scoren, maar ook zij die minder scoren, aan hun trekken komen.
Hey Chris, ik wil je enorm bedanken. Het vak waar ik vorig jaar nog net een 5,5 voor haalde, heb ik nu voor ditzelfde vak maar liefst een 9,7 gehaald! Mede dankzij jouw methode! Heel erg bedankt!
Het grootste effect is dat mijn kind veel enthousiaster is over school! Elke ouder wilt graag dat zijn kind het goed doet op school, en Study Smart draagt daar aan bij.
Dankzij StudySmart heb ik vorig jaar al mn examens gehaald en ook veel betere punten gehaald. Maar bovenal heb ik nu gewoon een heel goede studiemethode onder de knie, waarmee ik zeker weet dat ik de rest van mijn studie gewoon ga halen.
Hoe gaat de interpretatie van een logistische regressie in zijn werking?
- overall toets:om te kijken of het model een betere voorspelling geeft dan een model met alleen een interrupt.
- bepalen hoe groot de diverse regressiegewichten en interceptien zijn.
- wijkt de waarden significant af van 0? -> controle met wald-test.
- effecten significant? interpreteren.
Wat is het nadeel van de Wald-test
Hoe kan het betrouwbaarheidsinterval van de odds ratio toegepast worden binnen de logistische regressie?
Wanneer wordt een odds ratio een adjusted odds ratio?
omdat de odds ratio in dat geval de verhouding van de odds geeft van de ene categorie van een variabele ten opzicht van een andere categorie terwijl rekening is gehouden met de andere voorspellers in het model.
Waar moet men rekening mee houden met het kiezen van variabelen binnen het uitvoeren van een logistische regressie analyse?
- er worden predictoren gekozen zo min mogelijk overige overlap hebben.
- 30 respondenten op 1 variabel.
Waarom is het bepalen van een fit bij de logistische regressie lastig?
Het ontbreken van een absolute maatstaf voor verklaarde variantie voor een logistische regressie analyse wordt gecompenseerd door 4 andere maten:
- likelihood ratio test
- classificatietabel
- hosmer-lemeshow X^2-test
- Nagelkerke R2/pseudo R
geen van deze vier zet de kwaliteit van de oplossing af tegen een extern criterium. de likelihood is de hardste van de stel.
Welk effect heeft het feit dat de log-likelihood X^2 verdeeld is?
Akaike Informatie Criterium
Wat zijn de assumpties van logistische regressie analyse
- x = interval
- y = dichotoom
- x heeft lineair verband met de log odds van y
- x = fixed
- y = random
- de voorspelfouten zijn onafhankelijk en binominaal verdeeld
Wanneer is er sprake van interactie bij een logistische regressie analyse?
Met welk hiërarchische twee-stapt-procedure wordt er aangeraden om bij het onderzoek van interactie-effect met logistische regressie te werken?
- voeg eerst alle variabelen aan het model toe die deel uitaken van het onderzochte interactie-effect
- voeg daarna pas in tweede instantie ook alle interactie variabelen toe aan het model.
Waarom wordt er aangeraden om met het hiërarchische twee-staps procedure te werken?
- er geld dat het interactie-effect alleen correct geëvalueerd kan worden als alle tot de interactie behorende hoofdeffecten ook in het model zijn opgenomen.
- de oddsratios zijn niet meer als hoofdeffecten te interpeteren zodra de interactie-variabelen worden toegevoegd
- deze procedure biedt de mogelijkheid om als het interactie-effect uit meerdere product-variabelen bestaat na te gaan of al deze product-variabelen tezamen ook een significante bijdragen aan het model leveren
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
