Rumus regresi logistik opcje binarne

Minggu yang lalu, saya telah menyampaikan mengenai konsep dari analisis regresi logistik biner. Pada minggu ini, saya akan coba melanjutkan pembahasan berkaitan z langkah-langkah pengolahan nya z menggunakan bantuan program SPSS. Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut: 1. Buka lah program SPSS yang anda miliki 2. Dane wejściowe nya --gt sebagai contoh, dane yang saya gunakan adalah dane latihan dari buku Analiza danych kategorycznych (Alan Agresti, 2007, edisi 2 --gt halaman 132), pada kasus saya variabel penjelasnya ada 2 (Durasi skala rasio dan T dengan skala nominalna) dan variabel terikatnya Y dalam bentuk nominalna (terdiri atas 2 kategori - gtbiner) 3. Pilih opsi variabel view. lalu ubahlah variabel name dan label - nya sesuai dengan masus-masing. Saat ini, saya akan menggubah nama menjadi D, T dan Y misalnaa. Kemudian Values ​​nya disesuaikan nilainya. Bila data berbentuk nominal atau ordinal (misalnya dla T dan Y), miara nya diganti dari scale menjadi nominalna. 4. Dane telah beres, kemudian pilih opsi Analiza Regression gt Binary Logistics 5. Masukkan Y sebagai variabel Zależne i współzmienne. Dla metody nya saat ini saya masih tetap menggunakan enter. 6. Karena T berbentuk kategorik, maka harus ditatekkan reference Kategoria Nya dengan cara memilih opsi Categorical. Dla interpretacji kemudahan biasanya saya memilih first for reference nya. Artinya setiap kategorię diperbandingkan deng kategori pertama. Kemudian JANGAN LUPA zmiana pilih. Klik Kontynuuj. 7. Opcje Pilih. Kemudian centang hosmer lemeshow i klasyfikacja działek dan klik kontynuują. Kemudian OK. Ok. Dla Interpretasi Outputnya silahkan membaca postingan berikutnya yang berjudul. Analisis Regresi Logistik (tłumaczenie ustne). Terimakasih telah membaca. Konsep Regresi Logistik BinerDikotomi Analyzis regresi logistik merupakan metode analisis yang biasanya digunakan oleh mahasiswa dalam menyelesaikan skripsi berkaitan den s skripsi tentang persepsi. bahasa gaul metode ini biasa disebut reglog. Untuk pembahasan kali akan dibahas materi reglog dulu. dan akan dilakukan untuk contoh kasusnya dengan software SPSS. Mudah-mudahan bisa membantu para cendikiawan muda termasuk penulis sentiri. hehehhe Analisis regresi logistik menedżer mahjongan antara variabel responson yang berupa dane dikotomikbiner dengan variabel bebas yang berupa dane berskala interval i atau kategorik (Hosmer dan Lemeshow, 1989). Różnorodność kolorystyczna adalah variabel yang hanya mempunyai dua kategori saja, yaitu kategori yang menyatakan sukienka sukienka (Y1) pod kątem kategori jang menyatakan kejadian gagal (Y0). pada model model liniowy umum komponen acak tidak harus mengikuti sebaran normalny, tapi harus masuk dalam sebaran keluarga eksponensial. Sebaran bernoulli termasuk dalam salah satu dari sebaran keluarga eksponensial. Odpowiedzialność Variabel Y ini, diasumsikan mengikuti distribusi Bernoulli. Timbul pertanyaan: Perbedaan antara regresi logistik z analizą regresi biasa kenapa tidak pakai analisis regresi biasa aja Sebenarnya dla masalah diatas bisa digunakan analisis regresi OLS. Tapi harus memuhihi asumsy bahwa 0 lt (Yi 247 Xi) lt 1. Namun persyaratan tersebut sulit untuk terpenuhi. sehingga metode regresi OLS kurang nieokreślone dane z danymi i leksykonami menggunakan metode regresi logistik. contoh Kasus dalam regresi logsitik biner: Pengaruh Tingkat Pendidikan, Lapangan Kerja yg dimasuki, Pendapatan, Pengeluaran, Jumlah Art terhadap status kemiskinan (MiskinTIdak Miskin). Pengaruh Pendapatan Keluarga, Banyaknya Anggota Keluarga, Jenis rumah, Usia Kepala Keluarga terhadap Kepemilikan rumah (Punya rumahtidak) Berdasarkan dua contoh tersebut mungjkin sudah membuka pikiran untuk kasus seperti apa regresi logistik digunakan. intinya variabel dependnya dikotomi artinya memiliki dua kategori seperti pada kasus diatas yang ditebal. Kenapa cuma duża kategoria aja tidak bisa lebih dari tiger Kategorie Untuk metode ini tidak bisa karena hanya bisa dua sesuai denanya namanya. untuk masalah diatas ada metode lain yang bisa digunakan yaitu regresi logistik ordinal. Bagaimana langkah-langkah atau prosedur statistiknya sebagai referensi buat skripsi. hehehe Bentuk umum model peluang regresi logistik dengan p variabel penjelas, diformulasikan sebagai berikut: dengan (x) adalah peluang sukses dennis nilai probabilita 08804 (x) 88041 i j adalah nilai parametr dengan j 1,2. str. (x) merupakan fungsi yang bez liniera, sehingga perlu dilakukan transformasi ke dalam bentuk logit dla memperoleh fungsi yang linier agar dapat dilihat hub z antara variabel bebas dan variabel tidak bebas. Dengan melakukan transformasi dari logit (x), maka didapat persamaan yang lebih sederhana, yaitu: jika dari beberapa variabel bebas ada yang berskala nominalny atau ordinal, maka variabel tersebut tidak akan tepat jika dimasukkan dalam model logit karena angka-angka yang digunakan untuk menyatakan tingkatan tersebut hanya sebagai identifikasi dan tidak mempunyai nilai numerik dalam situasi seperti ini diperlukan variabel dummy. Untuk variabel bebas dengan skala ordinal maupun nominalny denomin kategori, akan diperlukan sebanyak k-1 variabel dummy. Asumsi-asumsi dalam regresi logistik: Tidak mengasumsikan hubungan linar antar variabel uzależniony od niezależnego Variabel dependen harus bersifat dikotomi (2 variabel) Niezależny niezależny wariant niezależny keragaman yang sama antar kelompok variabel Kategori dalam variabel niezależny harus terpisah satu sama lain atau bersifat eksklusif Sampel yang diperlukan dalam jumlah relatif besar, minimalne dibutuhkan hingga 50 dane sampelu nieprzydatne do predefiniowania (bebas). Pendugaan Parameter Metode untuk mengestimasi Parametr parametru yang tidak diketahui dalam model regresi logistik ada 3 yaitu: 1. Metode kemungkinan maksimum (metoda maksymalnej prawdopodobieństwa) 2. Metode kuadrat terkecil tertimbang noniterasi (metoda kwadratowa niesymetryczna) 3. Analisis fungsi diskriminan (dyskryminant Analiza fuzji) Pada dasarnya metode maksimum Prawdopodobieństwo merupakan metode kuadrat terkecil tertimbang dengan beberapa proses iterasi, sedangkan metode noniterative masa najmniejsza metoda kwadratowa hanya menggunakan satu kali iterasi. kedua metode ini asymptoticaly equivalent. artinya jika ukuran sampel besar keduanya akan menghasilkan ester yang identik. Penggunaan fungsi diskriminan mensyaratkan variabel penjelas yang kuantitatif berdistribusi normal. Oleh karena itu, penduga dari fungsi diskriminan akan over szacunek bila variabel penjelas tidak berdistribusi normal. Dari Ketiga metodei di atas, metode yang banyak digunakan adalah metode maksimum prawdopodobieństwo dengan alasan lebih praktis (Nachrowi dan Usman, 2002). Metode maksimu likelihoood ini menduga parametr dengan nilai yang memaksimumkan fungsi prawdopodobieństwo (funkcja prawdopodobieństwa). Uji Signifikansi Model Dla mengetahui pengaruh variabel bebas terhadap variabel tidak bebas secara bersama-sama (overall) di dalam model, dapat menggunakan Uji Likelihood Ratio. Hipotesisny adalah sebagai berikut: Ho: 1 2. p 0 (tidak ada pengaruh veriabel bebas secara równoczesne terhadap variabel tak bebas) H1: minimalny ada satu j 8800 0 (ada pengaruh paling sedkit satu veriabel bebas terhadap variabel tak bebas) Untuk j 1,2. p Statistik uji yang digunakan adalah: Lo Maksimum Lieklihood dari model reduksi (zredukowany model) atau model yang terdiri dari konstanta saja Lp Maksimum Prawdopodobieństwo modelu pełnego modelu atau dengan semua variabel bebas. Statistik G2 ini mengikuti distribusi Kiedy-kuadrat dengan derajad bebas p sehingga hipoteca ditolak jika p wartości lt, yang berarti variabel bebas X sekara bersama-sama mempengaruhi variabel tak bebas Y. Uji Parsment i Pembentukan Model Pada umumnya, tujuan analsis statistik adalah untuk mencari model yang cocok dan keterpautan yang kuat antara model dengan dane yang ada. Pengujian keberartian parametr (koefisien) secara parsial dapat dilakukan melalui Uji Waluta den lesotesisnya sebagai berikut: Ho: j 0 (zmienny bebas ke j tidak mempunyai pengaruh secara signifikan terhadap variabel tidak bebas) H1: j 8800 0 (zmienny bebas ke j mempunyai pengaruh secara signifikan terhadap variabel tidak bebas) Do j 1,2. p Dengan statistik uji sebagai berikut: Hipoteczna akcja ditolak jika p-value Wartość rynkowa zmienna wartość Xj secara częściowe mempengaruhi variabel Y. Kursy Ratio Współczynnik stopy procentowej Współczynnik stopy procentowej Współczynnik stopy procentowej Współczynnik odsetka Wynik Sebagai ratio dari odds untuk xj 1 terhadap xj 0. Stosunek kursów do prowizji w przypadku kredytu hipotecznego w przypadku kredytu hipotecznego nie może przekroczyć 10%. adalah setiap kenaikan c unit Zgłoś uwagę lub komentarz do hasła variabel variabel bebas ż akan menyebabkan risiko ż terjadinya Y 1, adalah exp (cj) kali lebih besar. Proporcje kursów dilambangkan dengan, didefinisikan sebagai per no ny nilai kursy xj 1 dan xj 0, sehingga: Siang mas. Saya Echa. ingin menanyakan..pada penelitian saya (dane nieparametryczne, var dependen i niezależne keduanya rasio) didapat hasil korelasi spearman yg bermakna. saya ingin melanjutkan regresinya..tp setelah saya uji regresi liniernya trnyt residualnya uji kolmogorov tidak terdistribusi normalna juga..hehhe. Sebaiknya saya menggunakan regresi apa ya mas apakah hrs menggunakan regresi logistik (pdhal data saya rasio) .. mhn pencerahannya ya mas..tksh bnyk Siang. kalau datanya rasio mungkin lebih baik menggunakan korelasi pearson. kalau datanya tidak normalna bisa dicoba transformasi dulu variabelnya mas. Assalamu39alaikum. Ka, mau tanya. D logit, kalo salah satu variabel prediktor yang bentuknya logaritma naturalny (ln), misanya variabel pengeluaran dalam bentuk ln, itu gimana interpretasi współczynnik szans nya apa sama aja kaya di analisis regresi linia nierzetelność stosunek nya 3, berarti tiap kenaikan satu persen pengeluaran, kecenderungan quotsuksesquot akan meningkat sebesar 3 kali. apa seperti itu terimakasih. jazakumullaahu khairan. Wa39alaikumsalam, knapa di-ln-kn dek meringing variabelnya yang mentah saja, tidak usah ditransformasi, supaya reglognya tidak mubazir. sama2 dek. di-ln-kn, tujuannya biar mempermudah interpretasi ka, tapi ternyata malah bingung cara nginterprestinya. kalo gak di-ln-kn, ketika kursy nya 2, berarti intrpretasinya: setiap pentagahan quotsatuquot rupiah pengeluaran, meningkatkan kecenderungan kwsuksesquot sebesar 2x, apakah seperti ita maksud dari quotreglognya mubadzirquot itu gmn makanya tidak usah di-ln-kan dek, selain jd makin susasi interpretasi, biasanya transformasi dilakukan untuk menormalkan data, sementara metode reglog tidak butuh asumsi normitas. Reglog itu metode yang persyaratannya paling pierścień di antara metode regresi lain, jadi kalau datanya diperlakukan seperti ketika memakai regresi biasa (yg syaratnya banyak) itu menurut saya mubazir. Assalamu39alaykum Mas Chalik Mawardi. Mohon izin saya ikut nanya juga ya, sedang menyusun skripsi. Ada beberapa pertanyaan: 1. Apakah Data berskala Ordinal bisa hanya terdiri dari duo kategorii Contohnya para pelamar PNS dikategori menjadi quotlulus tesquot dan quottidak lulus tesquot. 2. Wątek zmiennokształtny saya hanya terdiri dari satu variabel uzależniony od satu variabel independen. Variabel dependennya sebenarnya terdiri dari 4 kategori, którzy są bardzo zadowoleni z dipu. Sedangkan untuk variabel independennya interval, tetapi juga bisa diolah menjadi dhikotom. Mohon saran Mas Chalik sebaiknya saya menggunakan metode statistik apa Terima kasih sebelumnya. Wa 39alaikummsalam 1. Tidak, ordinal itu maksudnya, kategori, tapi memiliki tingkatan, berapapun banyaknya kategori tersebut. Misal, ranking danych siswai, IP mahasiswai, jabatan pekerja, jenjang pendidikan (sd, smp, sma), dsb 2. Kalau dilihat dari jenis datanya, bisa pakai regresi logistik atau probit assalamualaikum, mas saya mau nanya. saya masih belum paham soal penggunaan variabel manekina. jadi penelitian saya tu datanya ordinal dengan satu variabel niezależne i nasycone dependence. tapi penelitian saya ini Zgłoś uwagę lub komentarz do hasła dilakukan dilakukan pada ż Zgłoś uwagę lub komentarz do hasła kelompok kelompok yaitu kelompok ż sarsaran dan kelompok kontrol. sebelumnya saya meneliti korelasi variabel x terhadap y pada kelompok sasaran, selanjutnya saya bandingkan dengan kelompok kontrolny mana yang pengaruhnya lebih besar terhadap variabel y. dosen saya menyarankan nieprzytomny, tapi saya blm paham mas. mohon pncerahannya bgmn caranya, trus apakah bisa menggunakan spss atau gimana mas terimakasih sebelumnya. Pagi Pak, mąka kukurydziana bagaimana cara mengolah regresi logistik variabel dependency 2 Kategorie tagi wariograficzne i nietypowe. Misal dependennya menerima opini going concern diberi kode 1 i menerima opini non going care 0, nie dotyczy dieri kode 0, sehat diberi kode -1. Mohon pencerahannya pak, makasi untuk kemudahan coba gosa kaktus variabel niezaliczony menjadi 1, 2 dan 3. jumlah pilihan pada variabel niezależny tidak masajski masajski bisa dijalankan dengan program populer seperti SPSS. Coba buka SPSS GT trus analisis gt regressi gt logistyka (binarna logistyka). taruh variabel niezaleŜnie od zmiennej. itu jika ingin menggunakan logistik biner. jika ingin menggunakan logistik generalny maka bisa buka spss trus analisis gt logistyczny gt gt gt gtuni di covariate digunakan jika variabel kategorik. coba dulu yaaRegresi linier seperti yang kita tidak dapat menyelesaikan kasus dimana variabel dependent bersifat dikotomi dan kategori den duau atau lebih kemungkinan (ex. sukses atau Gagal terpilih atau tidak terpilih lulus atau tidak lulus melakukan pembelian atau tidak mendapat promujący atau tidak, dan lain - rozpostarty). Regresi logistik umumnya melibatkan berbagai macam variabel prediktor baik numerik ataupun kategorik, termasuk variabel dummy. Pada regresi linier, variabel prediktor yang digunakan biżuteria numerik, tetapi jika kita melibatkan campuran antara numerik maupun kategorik kata dapat menggunakan regresi logistik. Regresi logistik membentuk persamaan atau fungsi z pendekatan maksymalne prawdopodobieństwo, yang memaksimalkan peluang pengklasifikasian objek yang diamati menjadi kategori yang sesuai kemudian mengubahnya menjadi koefisien regresi yang sederhana. Dua nilai yang biasa digunakan sebagai variabel dependen yang diprediksi adalah 0 dan 1 (np. 1berhasil, 0gagal). Regresi logistik menghasilkan rasio peluang (iloraz szans) antara keberhasilan atau kegagalan suatu dari analisis. Dapat kita contohkan dengan seorang tokoh yang ingin menjadi prezes, akan lebih baik peluangnya jika menjadi kangar partai politik tertentu. Disini iloraz szans yang dimaksud adalah seberapa besar peluang tokoh tersebut den mempertimbangkan variabel prediktor yang ada. Regresi logistik akan membentuk variabel prediktorrespon (log (p (1-p)) yang merupakan kombinasi linier dari variabel independen. Nilai variabel prediktor ini kemudian ditransformasikan menjadi probabilitas z fungsi logit. Asumsi-asumsi dalam regresi logistik Tidak mengasumsikan hubungan linier antar variabel dependen dan niezależny niezależny Variabel zależny od harbor bersifat dikotomi (2 variabel) Niezależny niezależny niezależny od siebie niezależny keragaman yang sama antar kelompok variabel Kategori dalam variabel niezależny harus terpisah satu sama lain atau bersifat eksklusif Sampel yang diperlukan dalam jumlah relatif besar, minimum dibutuhkan hingga 50 sampel data untuk sebuah variabel prediktor (bebas) Persamaan Regresi Logistik Regresi logistik menghasilkan rasio peluang yang dinyatakan dengan transformasi fungsi logaritma (zaloguj się), dengan demikian fungsi transformasi log ataupun ln diperlukan untuk p-value, dengan demikian dapat dinyatakan bahwa logit (p) merupakan log dari peluang iloraz szans) współczynnik prawdopodobieństwa atau dengan kemungkinan terbesar nilai peluang adalah 1, dengan demikaan persamaan regresi logistik menjadi: logit (p) log (p1-p) ln (p1-p) dimana p bernilai antara 0-1. Model yang digunakan pada regresi logistik adalah: Log (P 1 8211 p) 0 1X1 2X2 8230. kXk Dimana p adalah kemungkinan bahwa Y 1, a X1, X2, X3 adalah variabel independent, dan b adalah koefisien regresi. Konsep Log Odds, Kursy Stosunek Logit (log odds) merupakan koefisien slope (b) dari persamaan regresi. Slope disini adalah perubahan nilai rata-rata dari Y dari satu perubahan nilai X. Regresi logistik mės perubahan pada nevai variabel uzaleznione yang ditransformasi menjadi peluang, bukan nilai aslinya seperti pada regresi linier. Sebagai ilustraje jika nilai peluang adalah 0,25, maka nilai kurs adalah 3 (25. 75), sedangkan jika nilai peluang 50, maka nilai kurs adalah 1 (50. 50), atau jika nilai peluang 0,33, maka nilai kurs adalah 2 (33. 67) od całkowitego keseluruhan nilai peluang adalah 1. Nilai Iloraz szans braza dapat kita lihat pada kolom B pada 8216 zmienne w równaniu8217 wyjście SPSS. Kecocokan Model (model fit) dan fungsi likelihood Prawdopodobieństwo berarti juga peluang atau probabilitas for hipoteis tertentu. Seperti yang kitaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa. Tetapi pada regresi logistik z nilai Y antara 0 dan 1, pendekatan linier tidak bisa kita gunakan. Oleh karena itu metode maksymalne prawdopodobieństwo sangat berguna dalam menentukan kecocokan model yang tepat bagi persamaan yang kita miliki. Hipotezy dales regresi logistik antara lain: h0 ketika persamaan regresi bernilai 0 logit (p) 0. h1 persamaan regresi berbeda nyata dari 0 logit (p) 8800 0. Regresi logistik merupakan regresi non linier dimana model yang ditentukan akan mengikuti pola kurva linier seperti gambar di bawah ini. Regresi logistik juga menghasilkan rasio peluang (iloraz szans) terkait den nilai setiap prediktor. Peluang (kursy) dari suatu kejadian diartikan sebagai probabilitas hasil yang muncul yang dibagi denban probabilitas suatu kejadian tidak terjadi. Secara umum, rasio peluang (iloraz szans) merupakan sekumpulan peluang yang dibagi oleh peluang lainnya. Rasio peluang bagi prediktor diartikan sebagai jumlah relatif dimana peluang hasil meningkat (rasio peluang gt 1) atau turun (rasio peluang lt 1) ketika nilai variabel prediktor meningkat sebesar 1 unit. Lebih jelasnya kita dapat mengikuti ilustrasi berikut ini: Kita ingin mengetahui apakah berat badan (weightgain) sapi para peternak di kota elgrow bertambah signifikan atau tidak, dengan variabel prediktor adalah sex yang terdiri atas mężczyzna (M) atau kobieta (F), pemberian obat cacing (środkiem przeciwbakteryjnym) secara rutin sesuai dosis yang dinyatakan dengan tak nie, a także biaya pemeliharaan per bulan yang dinyatakan dalam US. Kali ini kita aka menjalankan model logit menggunakan bantuan software IBM SPSS versi 23, dla yang masih menggunakan SPSS seria di bawahnya jangan khawatir, masih kuranga lebah kobieta koka cara aplikasinya, kamu bisa download data disini 1. tahap impor data (misalnya dari excel), Buka SPSS kamu, plik gt odczyt danych tekstowych, pada kotak dialog otwarte dane, pliki typu gt pilih excel, maka datanya muncul di layar, pilih lalu gt otwórz, kemudian dimunculkan lagi jendela dane otwarcia, lista kontrolna seperti gambar gt ok, data tel masaż dalam rekord spss, berikut adalah dataview, lihat sususannya tidak beraturan, kamu bisa atur dalam zmienny widok: etykieta atur, desimal, dan lain-lain dalam variabel view, 2. Tahap Analisis, analiza gt regression gt binarna logistyka, Setelah muncul jendela logistic regresja, masukankę weightgain kedalam dependen, dan variabel kategorię seksualną i anthelmintic keakak warianty współrzędnych, lalu klik kategoryczne, untuk menyesuaikan tipe data variabel kategorik, Di jendela zdefiniuj zmienne współzmiennej pilih kategoria odniesienia pierwsza, kemudian klik zmiany gt kontynuuj, klik następny lalu masukkan variabel kontinyu cost, ke dalam covariates, opcja kemudyjska, kemudian continue gt ok, maka outputnya akan ditampilkan, Chi-Square model sebesar 18,440, angka ini menjelaskan kemampuan model dalam memprediksi variabel dependen weightgain. Dengan signifikansi 0,000 lt 0,05, berarti terdapat peningkatan signifikansi dengan penambahan variabel sex, dan anthelmintic, ke dalam model. -2 log likelihood menjelaskan signifikansi model layaknya R-sq pada regresi linier OLS. Tabel Hosmer i Lemeshow test menunjukkan nilai penambahan signifikansi model dari konstanta, dan model sesudah ditambahkan variabel independen sex dan anthelmintic. Penambahannya cukup kecil dengan signifikansi 0,631 (gt0,05). Kita lihat kembali pada zmienne wyjściowe w równaniu menunjukkan model sesuai hipoteca null atau model tanpa prediktor, zmienne wyjściowe nie w równaniu menunjukkan signifikansi masing-masing variabel niezależne terhadap weightgain. Dart tabela dapat kita lihat bahwa variabel anthelmintic (1) członek personelu peningkatan yang signifikan terhadap model (0,000), sedangkan sex (1) tidak signifikan (0,298). Tetapi secara keseluruhan signifikan terhadap perbaikan model (ogólna statystyka, sig 0,000). Dari wyjściowe zmienne w równaniu persamaan yang kita peroleh adalah (lihat nilai pada kolom B): Log odds (weightgain) B0 B1sex (1) B2anthelmintic (1) B3cost atau den nilai aslinya Log odds (weightgain) -3,502 0,116sex (1) 2,638anthelmintic (1) 0,011cost Płeć Jika (1) 1 (kod źródłowy wyjściowy), środek przeciwbólowy (1) 1 (kodowany kod źródłowy), koszt 100, maka persamaannya menjadi: kursy loga (weightgain) -3,502 0,116 (1) 2 638 (1) 0,011 (100) Kursy logowania (waga) -3,502 0,116 2,638 1,1 Jika kita hilangkan dziennik maka persamaan akan dalam bentuk eksponensial: kursy (wagi) e -3,502 0,116 2,638 1,1 Interpretasi dari Persamaan Untuk setiap perubahan per unit pada variabel sex (1) (koding manekin dla variabel Mjantan), akan meningkatkan weightgain sebesar 0,116. Untuk setiap kenaikan pada variabel anthelmintic (1) sebesar 1 jednostka, maka akan meningkatkan weightgain sebesar 2 638. Ceny nie zawierają różnicy w kosztach, maka i meningkatkan peluang weightgain sebesar 0,011. Dari nilai signifikansi dapat kita simpulkan bahwa variabel yang signifikan berpengaruh terhadap log odds (weightgain) adalah pemberian obat cacing secara rutin (anthelmintic (1)), dan cost z nilai signifikansi berturut-turut 0,02 dan 0,018 (pada tingkat signifikansi 95). Kemudian mari kita interpretasikan nilai exp (B) pada zmienne wyjściowe w równaniu di atas: Variabel sex (1) yang mengacu pada MaleJantan, memiliki kecenderungan dla mendapatkan pertambahan berat badan (weightg ain) 1,122 kali daripada Femalebetina yang menjadi kategori referensi kita (ini adalah koding dummy, dimana 0 do F dan 1 dla M). Variabel anthelmintic (1) yang mengacu pada tak, dimana pemberian waga waga w porównaniu z sesją dose memuseki sebesar 13.988 kali daripada kategorii referencje kita yang mengacu pada nie, dimana no dinyatakan sebagai tidak memberikan asupan watkując się w drożdże i sesuai dosis. variabel ini sangat signifikan mempengaruhi log odds (weightgain) den nilai signifikansi 0,002. Variabel cost cenderung meningkatkan weightgain sebesar 0,030 kali z nilai signifikansi yang baik yaitu 0,018 lt 0,05. (Yoso) pobierz materi dalam bentuk pdf di bawah ini gtgtgt