<<
>>

Качество логистической регрессии

Далее в выдаче появляется описательная информация о качестве модели:

-2 Log Likelihood 3289.971

Goodness of Fit 2830.214 Cox & Snell - RA2 .072 Nagelkerke - RA2 .102

которые означают:

-2 Log Likelihood - удвоенный логарифм функции правдоподобия со знаком минус;

Goodness of Fit - характеристика отличия наблюдаемых частот от ожидаемых;

Cox & Snell - RA2 и Nagelkerke - RA2 - псевдокоэффициенты детерминации, полученные на основе отношения функций правдоподобия модели с константой к модели со всеми коэффициентами.

Эти коэффициенты стоит использовать при сравнении очень похожих моделей, построенных на аналогичных данных, что практически нереально, поэтому на них мы не будем останавливаться.

<< | >>
Источник: Ковалева Г.Д., Ростовцев П.С.. Анализ социологических данных с применением статистического пакета SPSS. 2002

Еще по теме Качество логистической регрессии:

  1. 6.2. Логистическая регрессия
  2. 6.2.5. Пример логистической регрессии и статистики
  3. 6.2.8. Коэффициенты логистической регрессии
  4. 7 Определение оптимальных уровней качества логистического обслуживания с целью повышения рентабельности
  5. • 7 Определение оптимальных уровней качества логистического обслуживания с целью повышения рентабельности
  6. Виды регрессий.
  7. Логистическая операция
  8. Множественная регрессия.
  9. Логистическая функция
  10. Логистическая цепь
  11. Выборочные уравнения регрессии
  12. Звено логистической системы
  13. 3.4 Расчет коэффициентов уравнения регрессии