명목형 적합 옵션
"명목형 로지스틱 적합"의 빨간색 삼각형 메뉴에서 다음 옵션을 사용할 수 있습니다.
그림 옵션
(모형이 단일 연속형 효과로 구성된 경우에만 사용 가능) "그림 옵션" 메뉴에는 다음 옵션이 포함되어 있습니다.
점 표시
로지스틱 그림의 점을 표시하거나 숨깁니다.
비율 곡선 표시
효과 변수의 다양한 값에서 추정된 비율을 적합된 로지스틱 곡선과 비교할 수 있습니다. 이 옵션은 효과의 각 값에 대해 여러 점이 있는 경우에만 유용합니다. 이 경우 각 값의 적절한 비율 추정값을 구하고 이 비율을 적합된 로지스틱 곡선과 비교할 수 있습니다. 퇴화 점(일반적으로 0 또는 1일 때)이 너무 많아지지 않도록 JMP에서는 x 값에 점이 세 개 이상 있는 경우에 비율 값만 표시합니다.
선 색상
그림의 곡선 색상을 지정합니다.
역추정 예측
(2수준 명목형 반응에만 사용 가능) 지정된 확률이 되는 x 값을 찾습니다. 역추정 예측에 대한 자세한 내용은 부록 통계 상세 정보에서 확인하십시오.
확률 계산식 저장
현재 데이터 테이블에 반응 수준의 선형 결합 계산식, 각 반응 수준에 대한 예측 계산식, 최대 확률 분류 반응을 제공하는 예측 계산식을 포함하는 열을 생성합니다.
r개 수준이 있는 명목형 반응 모형의 경우 JMP에서 다음 열이 생성됩니다.
– 반응 수준 j = 1, 2, ... r - 1에 대한 회귀변수의 선형 결합을 포함하는 선형[j] 열
– 마지막 수준 r에 대한 적합 계산식을 포함하는 확률[r] 열
– j < r일 때 j수준에 대한 적합 계산식을 포함하는 확률[j] 열
– 계산된 확률을 기반으로 각 행의 최대 확률 분류 수준을 선택하는 최대 확률 분류 '반응 이름' 열
확률 계산식 게시
확률 계산식을 생성하여 계산식 저장소 플랫폼에 계산식 열 스크립트로 저장합니다. "계산식 저장소" 보고서가 열려 있지 않으면 "계산식 저장소" 보고서가 생성됩니다. 자세한 내용은 예측 및 전문 모델링의 계산식 저장소에서 확인하십시오.
표시자 파라미터화 추정값
(모형 효과 중 명목형 열이 있는 경우에만 사용 가능) 명목형 열이 표시자(SAS GLM) 파라미터화를 사용하여 코드화되고 연속형으로 처리되는 모형에 대한 모수 추정값을 제공하는 "표시 함수 파라미터화" 보고서를 표시하거나 숨깁니다. 순서형 열은 일반적인 JMP 코딩 체계를 사용하여 코드화됩니다. SAS GLM 및 JMP 코딩 체계에 대한 설명은 요인 모형에서 확인하십시오.
주의: "표시 함수 파라미터화" 보고서에 제공된 표준 오차 및 카이제곱 값은 "모수 추정값" 보고서의 값과 다릅니다. 이는 추정하는 모형 모수가 서로 다르기 때문입니다.