→ andrew43: 回歸式的Y是ln(成功機率除以失敗機率),男女分開看 01/31 13:01
→ zaq1xsw2121: 想請教 要看成功率的話 要看報表哪裡呢? 01/31 14:17
→ andrew43: 你的報表沒有,但按我說的還是能求得,因為相同條件下 01/31 15:04
→ andrew43: 的成功機率加失敗機率為1,只有一個未知數,式子列出來 01/31 15:04
→ andrew43: 就剩簡單的代數操作了。 01/31 15:04
→ andrew43: 可以看看中文維基百科邏輯迴歸,只有一個式子就是你需 01/31 15:06
→ andrew43: 要的。 01/31 15:06
→ zaq1xsw2121: 想請問式子裡的ex'beta 是什麼意思呢 感謝 不好意思 01/31 16:19
→ zaq1xsw2121: 我嘗試用Y=(成功機率/1-成功機率) 去算成功機率 出來 01/31 16:30
→ zaq1xsw2121: 的數值也怪怪的 01/31 16:30
→ zaq1xsw2121: 我發現用SPSS跑迴歸 把"儲存"格子中的預測值"機率"勾 01/31 18:35
→ zaq1xsw2121: 起來 跑完就會有新的變數PRE_1 這個就是成功機率嗎? 01/31 18:36
推 andrew43: 尤拉常數的y次方,其中y值就是你寫的回歸式帶入男或女 01/31 19:48
→ andrew43: 後算出的值。 01/31 19:48
→ andrew43: 另外,我最先的回應有個natural log,你大概忘了用到這 01/31 19:50
→ andrew43: 個函數 01/31 19:50
→ andrew43: 再來,我不用SPSS,沒辦法回答SPSS的問題。 01/31 19:51
→ andrew43: 總之,先只看男生的話,log(p/(1-p)) = 0.693,可以得到 01/31 20:40
→ andrew43: p = exp(0.693) / (exp(0.693)+1) = 0.66667 01/31 20:40
→ andrew43: 其中exp(0.693)表示尤拉數e的0.693次方 01/31 20:41
推 bruce89: 這結果不是跟你的想法一致嗎? 性別的beta是負數 所以女性 01/31 23:08
→ bruce89: 會使log odds降低0.405 01/31 23:10
→ zaq1xsw2121: 感謝各位說明 02/02 14:10