Как интерпретировать коэффициенты в логит и пробит моделях?
Интерпретация коэффициентов в логит- и пробит-моделях отличается: 1
Логит-модель. 1 Коэффициенты в такой модели можно интерпретировать как отношения шансов. 1 Изменение предиктора на одну единицу меняет шансы наступления события на величину, равную экспоненте коэффициента. 1 Например, если коэффициент равен 0,693, то при увеличении предиктора на единицу шансы наступления события увеличатся примерно в два раза (поскольку e^0,693 ≈ 2). 5
Пробит-модель. 1 Коэффициенты в такой модели представляют собой изменение значения Z-критерия (из стандартного нормального распределения) при изменении предиктора на одну единицу. 1 Такая интерпретация менее интуитивна, чем интерпретация с точки зрения отношений шансов. 1
Для полного понимания модели простого чтения значений коэффициентов недостаточно. 5 Необходимо рассматривать отношения шансов, предельные эффекты, значимость переменных и их взаимодействие. 5
