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 정보"에서 확인하십시오.
확률 계산식 저장
새 열을 데이터 테이블에 저장합니다. 새 열에는 반응 수준의 선형 결합 계산식, 반응 수준의 예측 계산식, 최대 확률 분류 반응을 제공하는 예측 계산식이 포함됩니다.
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 "Formula Depot"에서 확인하십시오.
이익 행렬 지정
올바르거나 올바르지 않은 분류 결정과 관련된 이익 또는 비용을 지정할 수 있습니다. 확률 임계를 사용하여 이익 행렬 항목을 지정할 수도 있습니다. 자세한 내용은 예측 및 전문 모델링의 "Specify Profit Matrix"에서 확인하십시오.
결정 임계값
(이항 반응에만 사용 가능) 훈련, 검증 및 테스트(지정된 경우) 데이터 집합에 대한 "결정 임계값" 보고서를 표시하거나 숨깁니다. 각 보고서에는 모형 적합을 비교할 수 있도록 각 모형에 대한 적합 확률 분포 그래프, 각 모형에 대한 혼동 행렬 및 분류 그래프가 포함되어 있습니다. "결정 임계값" 보고서에 대한 자세한 내용은 예측 및 전문 모델링의 "Decision Thresholds Report"에서 확인하십시오.
표시자 파라미터화 추정값
(모형 효과 중 명목형 열이 있는 경우에만 사용 가능) "표시 함수 파라미터화" 보고서를 표시하거나 숨깁니다. 이 보고서에는 명목형 열이 표시자(SAS GLM) 파라미터화를 사용하여 코드화되고 연속형으로 처리되는 모형의 모수 추정값이 포함되어 있습니다. 순서형 열은 일반적인 JMP 코딩 체계를 사용하여 코드화됩니다. SAS GLM 및 JMP 코딩 체계에 대한 설명은 "요인 모형"에서 확인하십시오.
주의: "표시 함수 파라미터화" 보고서에 제공된 표준 오차 및 카이제곱 값은 "모수 추정값" 보고서의 값과 다릅니다. 이는 추정하는 모형 모수가 서로 다르기 때문입니다.