Le rapport de cotes compare les cotes de deux événements. Les chances d'un événement sont la probabilité que l'événement se produit divisé par la probabilité que l'événement ne se produise pas. Minitab calcule les rapports de cotes lorsque le modèle utilise la fonction Logit Link.
Utilisez le rapport de cotes pour comprendre l'effet d'un prédicteur. L'interprétation du rapport de cotes dépend du si le prédicteur est catégorique ou continu.
Rapports de cotes pour les prédicteurs continus
Les ratios de cotes qui sont supérieurs à 1 indiquent que l'événement est plus susceptible de se produire à mesure que le prédicteur augmente. Les ratios de cotes qui sont inférieurs à 1 indiquent que l'événement est moins susceptible de se produire à mesure que le prédicteur augmente.
Dans ces résultats, le modèle utilise le niveau de dosage d'un médicament pour prédire la présence ou l'absence de bactéries chez l'adulte. Dans cet exemple, l'absence de bactéries est l'événement. Chaque pilule contient un 0.Dose de 5 mg, donc les chercheurs utilisent un changement d'unité de 0.5 mg. Le rapport de cotes est d'environ 6. Pour chaque pilule supplémentaire qu'un adulte prend, les chances qu'un patient n'ait pas les bactéries augmente d'environ 6 fois.
Rapports de cotes pour les prédicteurs continus unité de changement Rapport de cotes Dose à 95% (mg) 0.5 6.1279 (1.7218, 21.8095)
Ratios de cotes pour les prédicteurs catégorielsPour les prédicteurs catégoriels, le rapport de cotes compare les cotes de l'événement se produisant à 2 niveaux différents du prédicteur. Minitab met en place la comparaison en répertoriant les niveaux en 2 colonnes, niveau A et niveau B. Le niveau B est le niveau de référence pour le facteur. Les ratios de cotes qui sont supérieurs à 1 indiquent que l'événement est plus probable au niveau A. Les ratios de cotes qui sont inférieurs à 1 indiquent que l'événement est moins probable au niveau A. Pour plus d'informations sur le codage des prédicteurs catégoriels, accédez à des schémas de codage pour les prédicteurs catégoriels.
Dans ces résultats, le prédicteur catégorique est le mois à partir du début de la saison chargée d'un hôtel. La réponse est de savoir si un invité annule ou non une réservation. Dans cet exemple, une annulation est l'événement. Le rapport de cotes le plus important est d'environ 7.71, lorsque le niveau A est le mois 4 et le niveau B est le mois 1. Cela indique que les chances qu'un invité annule une réservation au mois 4 est environ 8 fois plus élevée que les chances qu'un invité annule une réservation au mois 1.
Ratios de cotes pour les prédicteurs catégoriels Niveau A Niveau B Ratio de cotes à 95% CI MOIS 2 1 1.1250 (0.0600, 21.0867) 3 1 3.3750 (0.2897, 39.3222) 4 1 7.7143 (0.7460, 79.7712) 5 1 2.2500 (0.1107, 45.7226) 6 1 6.0000 (0.5322, 67.6495) 3 2 3.0000 (0.2547, 35.3340) 4 2 6.8571 (0.6556, 71.7201) 5 2 2.0000 (0.0976, 41.0034) 6 2 5.3333 (0.4679, 60.7972) 4 3 2.2857 (0.4103, 12.7323) 5 3 0.6667 (0.0514, 8.6389) 6 3 1.7778 (0.2842, 11.1200) 5 4 0.2917 (0.0252, 3.3719) 6 4 0.7778 (0.1464, 4.1326) 6 5 2.6667 (0.2124, 33.4861) Ratio de cotes pour le niveau A par rapport au niveau B
Ces intervalles de confiance (CI) sont des gammes de valeurs susceptibles de contenir les valeurs réelles des rapports de cotes. Le calcul des intervalles de confiance utilise la distribution normale. L'intervalle de confiance est précis si la taille de l'échantillon est suffisamment grande pour que la distribution des rapports de cotes d'échantillon suive une distribution normale.
la riviera casino mobileParce que les échantillons sont aléatoires, deux échantillons d'une population sont peu susceptibles de produire des intervalles de confiance identiques. Cependant, si vous prenez de nombreux échantillons aléatoires, un certain pourcentage des intervalles de confiance résultants contiennent le paramètre de population inconnu. Le pourcentage de ces intervalles de confiance qui contiennent le paramètre est le niveau de confiance de l'intervalle.
L'intervalle de confiance est composé des deux parties suivantes: estimation ponctuelle L'estimation ponctuelle est l'estimation du paramètre calculé à partir des données de l'échantillon. Marge d'erreur La marge d'erreur définit la largeur de l'intervalle de confiance et est affectée par la plage des probabilités d'événement, la taille de l'échantillon et le niveau de confiance.
Utilisez l'intervalle de confiance pour évaluer l'estimation du rapport de cotes.
Par exemple, avec un niveau de confiance à 95%, vous pouvez être confiant à 95% que l'intervalle de confiance contient la valeur du rapport de cotes pour la population. L'intervalle de confiance vous aide à évaluer la signification pratique de vos résultats. Utilisez vos connaissances spécialisées pour déterminer si l'intervalle de confiance comprend des valeurs qui ont une signification pratique pour votre situation. Si l'intervalle est trop large pour être utile, envisagez d'augmenter la taille de votre échantillon.
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