Modèle brut

Le tableau des tests omnibus de coefficients de modèle et le tableau récapitulatif du modèle pour le bloc 1 sont identiques à ceux du modèle brut avec MOM_AGE comme covariable. Nous souhaitons les comparer avec les mêmes tables pour le bloc 2. «Tous les modèles sont erronés; certains sont utiles. Albert Einstein regardons un autre modèle de régression logistique, où nous essayons de prédire l`allaitement exclusif au sein à la décharge en utilisant l`âge de la mère comme une covariable continue. Le modèle de régression logistique produit des probabilités estimées ou prédites et nous devons les comparer aux probabilités observées dans les données. Un écart important indique que vous devriez regarder de plus près vos données et peut-être envisager certains modèles alternatifs. Le tableau de classification de l`étape étapeest souvent utile pour les modèles de régression logistique qui impliquent des tests diagnostiques, mais vous devez généralement définir le champ de coupure de classification à une valeur autre que celle par défaut de 0,5. Vous voudrez peut-être essayer plutôt d`utiliser la prévalence de la maladie dans votre échantillon comme votre coupure. Dans certaines circonstances, le pourcentage correct pourrait concerner la sensibilité et la spécificité (ou l`inverse), bien que l`utilisation de ces termes soit un peu inhabituelle pour une étude d`allaitement puisque cela représente une condition qui n`est pas liée à la maladie. Le modèle brut montré à l`étape 1, vous indique que les chances d`allaitement est neuf fois plus élevée dans le groupe de tube de ng que dans le groupe de bouteille. Une analyse descriptive précédente, cependant, vous a dit que les mères plus âgées étaient plus susceptibles d`être dans le groupe de tube de ng et les mères plus jeunes étaient plus susceptibles d`être dans le groupe nourri à la bouteille.

C`était en dépit de la randomisation. Ainsi, vous voudrez peut-être voir combien de l`impact du type d`alimentation sur l`allaitement peut être pris en compte par l`écart de l`âge des mères. Il s`agit d`un modèle logistique ajusté. L`avantage de la technologie est que nous pouvons créer et résoudre des modèles de plus en plus compliqués. Le problème est que les gens oublient que les modèles sont toujours faux. J`ai vu des ingénieurs de barbe grise réfuter des mois de travail informatique en utilisant un crayon et du papier. Tout d`abord, adapez un modèle grossier qui examine comment une seule covariable influe sur votre résultat. Si le facteur que vous utilisez pour prédire votre résultat binaire est lui-même binaire, vous pouvez visualiser comment le modèle de régression logistique fonctionne en organisant vos données dans une table de deux par deux.

Lorsque nous formons de nouveaux apprentis (analyse structurelle de composants d`avion critiques), nous exigeons qu`ils viennent avec quelques modèles bruts pour mettre une limite supérieure et inférieure sur la réponse avant de revoir leur solution informatique.

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