Pseudo R-Square ใน Logistic Regression

Pseudo R-Square จะบอกว่า สมการ Predict ตัวแปรตามได้มากน้อยเท่าไร

Multiple (Binary) Logistic Regression

ln(odds) = a + b ₁X₁ + b₂X₂ + b_iX_i+ ...

ln(odds) = 0.461 - 0.027 age - 0.015 lwt +.263 race(1) + { 0.862 race(2) }
+ 0.923 smoke + 0.542 ptl + 1.832 ht + 0.758 ui

Pseudo R-Square

ใน Logistic Regression จะบอกว่า สมการ Predict ตัวแปรตามได้มากน้อยเท่าไร
0 - 1 (0 - 100%)

Cox & Snell's R-Square

ใช้วิธี Log Likelihood เปรียบเทียบว่า มีตัวแปรต้นและไม่มีตัวแปรต้นในสมการ

ค่า Pseudo R-Square สูงสุดคือ <1

Nagel ker ke's R-Square

หาร Cox & Snell's R-Square ด้วย Log Likelihood

ประมาณค่า Pseudo R-Square ได้มากกว่า Cox & Snell's R-Square

"Nagelkerke/Cragg & Uhler's mirrors approach 2 from the list above.

It adjusts Cox & Snell's so that the range of possible values extends to 1."


https://dl.dropboxusercontent.com/u/1999671/EPI_56/logistic/logistic_spss.htm

Source: University of California. (Online). FAQ : What are pseudo R-squareds?.
http://www.ats.ucla.edu/stat/mult_pkg/faq/general/Psuedo_RSquareds.htm
2014-12-09

Source: http://www.watpon.com/Elearning/logistic_regressio...
2014-12-09