В то время как я пытаюсь интерпретировать и использовать коэффициенты регрессионной модели Logisti c, я сталкиваюсь с двумя наборами проблем
- Стандартизация и приведение к общей шкале, все коэффициенты?
- Обработка как отрицательных, так и положительных коэффициентов даже после стандартизации?
Чтобы объяснить на примере, скажем, с независимой переменной - var1, var2, var3 модель сгенерировала значение коэффициента a , -b, c соответственно. Итак, чтобы решить 1-ю часть вопроса, я масштабировал их с использованием метода частичной стандартизации, коэффициентов agresti и умножал каждое значение коэффициента на стандартное отклонение выборки этой переменной. Скажем, std1, std2, std3 стандартное отклонение трех выборок из var1, var2, var3, мои преобразованные коэффициенты получаются равными -a*std1 для var1, -b*std2 для var2, c*std3 для var3.
Но теперь перейдем к части 2 проблемы даже после стандартизации у меня есть один коэффициент, который имеет отрицательное значение. Я хочу масштабировать их таким образом, чтобы все коэффициенты были преобразованы в положительное значение и в то же время имели общую шкалу, чтобы их можно было обрабатывать и сравнивать вместе