La regressione logistica binaria in Minitab Express utilizza la funzione logit link, che fornisce l’interpretazione più naturale dei coefficienti stimati. L’interpretazione utilizza il fatto che le probabilità di un evento di riferimento sono P(evento)/P(non evento) e presuppone che gli altri predittori rimangano costanti. Maggiori sono le probabilità di log, più è probabile che l’evento di riferimento sia. Pertanto, i coefficienti positivi indicano che l’evento diventa più probabile e i coefficienti negativi indicano che l’evento diventa meno probabile. Segue una sintesi delle interpretazioni per diversi tipi di predittori.
Predittori continui Il coefficiente di un predittore continuo è la variazione stimata nel log naturale delle quote per l’evento di riferimento per ogni aumento di unità nel predittore. Ad esempio, se il coefficiente per il tempo in secondi è 1,4, il registro naturale delle probabilità aumenta di 1,4 per ogni secondo aggiuntivo. Coefficienti stimati possono anche essere utilizzati per calcolare i rapporti odds, o il rapporto tra due quote. Per calcolare il rapporto di probabilità, esponenziare il coefficiente per un predittore. Il risultato è il rapporto di probabilità per quando il predittore è x + 1, rispetto a quando il predittore è x. Ad esempio, se il rapporto di probabilità per la massa in chilogrammi è 0,95, quindi per ogni chilogrammo aggiuntivo, la probabilità dell’evento diminuisce di circa il 5%. Per i predittori continui, l’interpretazione delle probabilità può essere più significativa dell’interpretazione del rapporto di probabilità. Predittori categoriali L’interpretazione dei coefficienti stimati per i predittori categoriali è relativa al livello di riferimento del predittore. In Minitab Express, il livello di riferimento per un predittore categoriale numerico è il livello con il valore più basso o per un predittore categoriale di testo, è il livello che è il primo in ordine alfabetico. I coefficienti positivi indicano che l’evento è più probabile a quel livello del predittore che al livello di riferimento. I coefficienti negativi indicano che l’evento è meno probabile a quel livello del predittore rispetto al livello di riferimento. Il coefficiente è la variazione stimata nel registro naturale delle quote quando si passa dal livello di riferimento al livello del coefficiente. Ad esempio, una variabile categoriale ha i livelli Veloce e Lento, e il livello di riferimento è Lento. Se il coefficiente per Fast è 1.3, una modifica della variabile da Slow a Fast aumenta il log naturale delle probabilità dell’evento di 1.3. Coefficienti stimati possono anche essere utilizzati per calcolare il rapporto odds, o il rapporto tra due quote. Per calcolare il rapporto di probabilità, esponenziare il coefficiente per un livello. Il risultato è il rapporto di probabilità per il livello rispetto al livello di riferimento. Ad esempio, una variabile categoriale ha i livelli Hard e Soft e Soft è il livello di riferimento. Se il rapporto di probabilità per Hard è 0,5, il passaggio da Soft a Hard diminuisce le probabilità dell’evento del 50%.