全部版块 我的主页
论坛 数据科学与人工智能 数据分析与数据科学 SPSS论坛
1857 7
2012-04-01
模型汇总
        -2 对数似然值        Cox & Snell R 方        Nagelkerke R 方
        147.757a                         .117                                       .450

大家帮着看看,这样的拟合度是不太低了呀,Cox & Snell R 方才0.117,这要在解释的时候可怎么说呀?
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

全部回复
2012-4-1 17:34:15
hw检验呢?
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2012-4-1 20:44:59
If your sample size is large, this is OK.
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2012-4-2 14:19:16
hplcdadong 发表于 2012-4-1 20:44
If your sample size is large, this is OK.
样本将近1000,不知道是小容量还是大容量?如果ok,解释时应该怎么说呢?谢谢了。
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2012-4-3 02:01:03
Your sample size is not so small.
Generally speaking, as sample size increases, it's very hard to get "good values" for both Cox & Snell R 方  and Nagelkerke R 方. In your case, Nagelkerke R 方 is really not bad , if  the p value of Hosmer and Lemeshow Test>0.05, you have a good fit model.
Due to the above limitation, a lot of publications don't require Cox & Snell R 方  and Nagelkerke R 方 any more. But they do require "area under the ROC curve" for your model's descrimination power.
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2012-4-3 12:28:26
类似于线性回归的解释,能够解释方差总体的比重,不过还是应看HL检验
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

点击查看更多内容…
相关推荐
栏目导航
热门文章
推荐文章

说点什么

分享

扫码加好友,拉您进群
各岗位、行业、专业交流群