명목형 로지스틱 모형은 k - 1개의 로지스틱 비교 각각에 대해 절편 및 기울기 모수를 적합시킵니다. 여기서 k는 반응 수준의 개수입니다. 순서형 로지스틱 모형은 각 비교에 대해 단일 기울기를 적합시킵니다. 로지스틱 플랫폼의 "모수 추정값" 보고서에 이러한 추정값이 나열됩니다. 각 모수 추정값을 개별적으로 검토하고 검정할 수 있지만 이는 거의 필요하지 않습니다.
항
로지스틱 모형의 각 모수입니다. 반응 변수의 마지막 수준을 제외하고 각 수준별로 요인에 대한 절편 항과 기울기 항이 하나씩 있습니다. 순서형 로지스틱 모형에는 기울기 항이 하나만 포함됩니다.
추정값
로지스틱 모형으로 구한 모수 추정값입니다.
표준 오차
각 모수 추정값의 표준 오차입니다. 표준 오차는 각 항을 0과 비교하는 통계적 검정을 계산하는 데 사용됩니다.
카이제곱
각 모수가 0이라는 가설에 대한 Wald 검정입니다. Wald 카이제곱은 (추정값/표준 오차)2으로 계산됩니다.
Prob>ChiSq
카이제곱 검정에 대한 관측된 유의 확률(p 값)입니다.
모수 추정값의 추정 분산과 모수 추정값 간의 추정 공분산을 보고합니다. 분산 추정값의 제곱근은 "모수 추정값" 테이블의 "표준 오차" 열에 표시된 값과 동일합니다.
참고: "추정값 공분산" 보고서는 명목형 반응 변수에 대해서만 표시되고 순서형 반응 변수에 대해서는 표시되지 않습니다.