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ロジスティック回帰用の Box Tidwell

JMP コミュニティの皆様、こんにちは。

ロジスティック回帰の仮定の 1 つは、変数の線形性と対数オッズです。 ただし、これを JMP でテストする方法はまだわかりません。 私が他の場所で見た特定のテストは、Box Tidwell テストです。 JMPでこのテストを取得する方法はありますか? それができない場合、ロジスティック回帰モデルの直線性をテストする別の方法はありますか?

ありがとう!

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3 Comments
Sarah-Sylvestre
Staff
Status changed to: Acknowledged

Hi @aande2, thank you for your suggestion! We have captured your request and will take it under consideration.

SamGardner
Level VII
Status changed to: Investigating
 
SamGardner
Level VII
Status changed to: Not Planned For Now

Hello @aande2 after some research we have decided to not pursue this.  You can do this in JMP manually by adding in the interactions or each continuous term with its log transform. That is, if Logit(Y) = aX, then fit the model Logit(Y) = a X + b X*Ln(X).  If the parameter estimate for the X*Ln(X) effect is significant, then Logit(Y) is deemed not linearly dependent on X. 

 

Run this script to see how to do this:

 

dt=Open( "$SAMPLE_DATA/Ingots.jmp" );

// Logistic regression model
dt << Fit Model(
	Freq( :count ),
	Y( :ready ),
	Effects( :heat, :soak ),
	Personality( "Nominal Logistic" ),
	Run( Likelihood Ratio Tests( 1 ), Wald Tests( 0 ) )
);

// model with Box Tidwell effects
dt <<Fit Model(
	Y( :ready ),
	Effects( :heat, :soak, :heat * :"Log[heat]"n, :soak * :"Log[soak]"n ),
	Target Level( "Ready" ),
	Personality( "Nominal Logistic" ),
	Run( Likelihood Ratio Tests( 1 ), Wald Tests( 0 ) )
);