Ločenost v logistični regresiji

Autor: Hana Šinkovec, Damijana Kastelec, Luka Bitežnik
Jazyk: English<br />Slovenian
Rok vydání: 2024
Předmět:
Zdroj: Acta Agriculturae Slovenica, Vol 120, Iss 3 (2024)
Druh dokumentu: article
ISSN: 1854-1941
DOI: 10.14720/aas.2024.120.3.19353
Popis: Logistična regresija se uporablja za preučevanje povezanosti med binarno odzivno spremenljivko (nek dogodek se zgodi ali pa ne) in množico neodvisnih spremenljivk. Z modelom lahko natančno napovemo verjetnosti dogodka za nove enote, pogojno na vrednosti neodvisnih spremenljivk. Poleg tega ocene parametrov modela, ki jih dobimo z metodo največjega verjetja, lahko interpretiramo kot logaritem razmerja obetov. Kadar so vzorci majhni ali dogodki v kateri od skupin, ki določajo neodvisno spremenljivko, redki, se lahko zgodi, da algoritem po metodi največjega verjetja ne konvergira, ocene parametrov modela pa so posledično nesmiselne. Pojav se v statistiki imenuje »ločenost«. Ker programska oprema problema pogosto ne identificira, raziskovalci ločenost v praksi lahko prezrejo. Dobljeni rezultati raziskovalce lahko begajo ali pa jih napačno interpretirajo. S člankom zato želimo: motivirati uporabo logistične regresije za preučevanje povezanosti binarne odzivne spremenljivke z množico neodvisnih spremenljivk; bralcem predstaviti problem ločenosti na konkretnem primeru; pokazati, kako problem ločenosti premostiti.
Databáze: Directory of Open Access Journals