statsmodels 로지스틱 회귀 오즈 비율

나는 파이썬 통계 모델의 적합한 로지스틱 회귀 모델로부터 어떻게 확률 비율을 얻을 수 있는지 궁금합니다.statsmodels 로지스틱 회귀 오즈 비율

>>> import statsmodels.api as sm 
>>> import numpy as np 
>>> X = np.random.normal(0, 1, (100, 3)) 
>>> y = np.random.choice([0, 1], 100) 
>>> res = sm.Logit(y, X).fit() 
Optimization terminated successfully. 
     Current function value: 0.683158 
     Iterations 4 
>>> res.summary() 
<class 'statsmodels.iolib.summary.Summary'> 
""" 
          Logit Regression Results       
============================================================================== 
Dep. Variable:      y No. Observations:     100 
Model:       Logit Df Residuals:      97 
Method:       MLE Df Model:       2 
Date:    Sun, 05 Jun 2016 Pseudo R-squ.:    0.009835 
Time:      23:25:06 Log-Likelihood:    -68.316 
converged:      True LL-Null:      -68.994 
             LLR p-value:     0.5073 
============================================================================== 
       coef std err   z  P>|z|  [95.0% Conf. Int.] 
------------------------------------------------------------------------------ 
x1   -0.0033  0.181  -0.018  0.985  -0.359  0.352 
x2    0.0565  0.213  0.265  0.791  -0.362  0.475 
x3    0.2985  0.216  1.380  0.168  -0.125  0.723 
============================================================================== 
""" 
>>>

출처

2016-06-05 Donbeo

여기에있는 정보 : http://blog.yhat.com/posts/logistic-regression-and-python.html – BrenBarn

사이트 'OR = np.exp (res.params)'에 따르면. 나는 그 공식이 맞다는 것을 100 % 확신하지 못합니다. – Donbeo

확률 비율을 얻는 방법에 대한 질문이나 통계 모델로부터 얻는 방법에 관한 질문입니다. 예를 들어 [이 페이지]의 마지막 부분 (http://www.ats.ucla.edu/stat/stata/faq/oratio.htm)을 보면 다음과 같이 말합니다. "모든 수학적 조작의 최종 결과는 확률 비율은 로지스틱 계수의 지수로 e를 올려 계산할 수있다. " – BrenBarn

당신은 확률과 비율을 얻을 수 있습니다 :

np.exp(res.params)

또한 신뢰 구간을 얻으려면 (source) :

params = res.params 
conf = res.conf_int() 
conf['OR'] = params 
conf.columns = ['2.5%', '97.5%', 'OR'] 
print(np.exp(conf))

면책 조항 : 난 그냥에 함께 의견을 넣었습니다 너의 질문.

출처

2017-12-10 16:22:50 lincolnfrias

statsmodels 로지스틱 회귀 오즈 비율

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