Identifying Independent Variables L

Identifying Independent Variables

Logistic regression attempts to predict outcomes based on a set of independent variables, but if researchers include the wrong independent variables, the model will have little to no predictive value. For example, if college admissions decisions depend more on letters of recommendation than test scores, and researchers don't include a measure for letters of recommendation in their data set, then the logit model will not provide useful or accurate predictions. This means that logistic regression is not a useful tool unless researchers have already identified all the relevant independent variables.

Kết quả (Việt) 1:

Xác định các biến độc lập Hồi quy Logistic cố gắng để dự đoán kết quả dựa trên một tập hợp của các biến độc lập, nhưng nếu các nhà nghiên cứu bao gồm các biến độc lập sai, các mô hình sẽ có ít hoặc không có giá trị kiểu. Ví dụ, nếu trường cao đẳng tuyển sinh quyết định phụ thuộc hơn vào thư giới thiệu hơn kiểm tra điểm số, và các nhà nghiên cứu không bao gồm một biện pháp cho thư giới thiệu trong thiết lập dữ liệu của họ, sau đó các mô hình hàm lôgit sẽ không cung cấp hữu ích hoặc chính xác dự báo. Điều này có nghĩa rằng hồi quy logistic không phải là một công cụ hữu ích trừ khi các nhà nghiên cứu đã đã xác định tất cả các biến độc lập có liên quan.

Kết quả (Việt) 2:

Xác định các biến độc lập nỗ lực hồi quy logistic để dự đoán kết quả dựa trên một tập hợp các biến độc lập, nhưng nếu các nhà nghiên cứu bao gồm các biến độc lập sai, mô hình sẽ có ít hoặc không có giá trị tiên đoán. Ví dụ, nếu vào đại học quyết định phụ thuộc nhiều hơn vào thư giới thiệu hơn điểm thi, và các nhà nghiên cứu không bao gồm một biện pháp cho thư giới thiệu trong tập dữ liệu của họ, sau đó mô hình logit sẽ không cung cấp các dự báo hữu ích hoặc chính xác. Điều này có nghĩa là hồi quy logistic không phải là một công cụ hữu ích, trừ khi các nhà nghiên cứu đã xác định được tất cả các biến độc lập có liên quan.