Statistics4 [통계] 로지스틱 회귀분석 해석하기 ✅ 예시: 로지스틱 회귀 분석 결과예를 들어 "흡연 여부가 폐암 발생에 미치는 영향" 을 로지스틱 회귀로 분석했다고 합시다.📊 결과 표 (가상 예시)변수 계수 (β) 오즈비 (OR) p-value상수항-2.0——흡연자 여부1.2?0.01✅ Step 1: 오즈비(OR) 구하기오즈비는 회귀 계수의 지수 함수로 계산합니다:OR=eβ\text{OR} = e^{\beta}👉 흡연자의 계수 β = 1.2 이므로,OR=e1.2≈3.32\text{OR} = e^{1.2} \approx 3.32🔍 해석: 흡연자는 비흡연자보다 폐암에 걸릴 오즈가 3.32배 더 높다.✅ Step 2: 오즈비를 확률로 변환이제 로지스틱 회귀식으로 확률을 구하는 공식에 대입합니다.📌 로지스틱 회귀 예측 식logit(p)=β0+β1x1\.. 2025. 4. 14. [통계] Expected Value 기댓값 https://youtu.be/nvHyIScyQxs?si=UnIEk__pTWnGONT4 기댓값은 확률변수 X의 값과 P(X=xi) 값의 곱의 합분산은 확률변수 X와 기댓값의 차이를 제곱한 값들의 기댓값 2024. 12. 5. [통계] Random variable (확률변수) https://youtu.be/iTxTGBOhzCA?si=qw6L5yhSXUc5eSRW 확률변수란?특정 공간에서 나타나는 모든 이벤트의 경우의 수를 알고 있을 때 (sample space, omega)이벤트의 결과를 표현하는 함수 (mapping function or measurable function)곧, Random variable은 함수입니다. 2024. 12. 5. [통계] likelihood vs probability (우도 vs 확률 개념) Reference를 발췌해서 재해석한 내용을 기술하였습니다. Concept 확률(probability)은 주어진 확률분포(ex.이항분포)에서 해당 관측값이 나올 확률입력 데이터는 고정되어 있지만, 분포는 고정된 경우가능도(likelihood)는주어진 관측값이 특정 확률 분포에서 나왔을 확률 값 (=연속확률밀도의 경우 pdf의 y값)주어진 관측값이 특정 파라미터를 가지는 분포로부터 해당 데이터가 나올 확률아래 그래프에서 관측값이 {1,4,5,6,9}라면 해당 데이터를 가장 잘 설명하는 확률분포는 파란색보다는 주황색 딥러닝에서 MaximumLikelihood란? Reference https://huidea.tistory.com/276 [Machine learning] 우도(likelihood) 총정.. 2024. 12. 2. 이전 1 다음
