模型参数的解释

以前Affairs例子的参数

> coef(fit.reduced) #获取拟合模型的系数包括截距项
  (Intercept)           age  yearsmarried religiousness        rating 
   1.93083017   -0.03527112    0.10062274   -0.32902386   -0.46136144

在Logistic回归，响应变量是 Y=1 对数优劣比(log)。回归系数的含义是 当其余预测变量不变时，一单位预测变量的变化可引发的响应变量对数优点比的变化

• 指数化

因为对数优点比解释性差，能够对结果进行 指数化

> exp(coef(fit.reduced)) #经过exp()将系数指数化
  (Intercept)           age  yearsmarried religiousness        rating 
    6.8952321     0.9653437     1.1058594     0.7196258     0.6304248

• 分析系数

婚龄(yearsmarried)：婚龄增长一年，婚外情的优点比将乘以1.106（保持年龄、宗教信仰、婚姻评定不变的状况下）

年龄(age)：年龄增长一岁，婚外情的优点比将乘以0.965，所以随着年龄的增长和年龄、宗教信仰英语婚姻评分的减低、婚外情优点比将上升

截距项：预测变量不能等于0，截距项在此处没有什么特定含义

对于二值型Logistic回归，某预测变量 n 单位的变化引发的较高值上优点比的变化为 exp(βj)^n，它可能更为重要，好比说保持其余的预测变量不变，婚龄增长一年，婚外情的优点比将乘以1.106，而若是婚龄增长10年，优点比将乘以1.106^10，即2.7

• 获取系数的置信区间

#可在优点比尺度上获得系数95%的置信区间
> exp(confint(fit.reduced))
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                  2.5 %     97.5 %
(Intercept)   2.1255764 23.3506030
age           0.9323342  0.9981470
yearsmarried  1.0448584  1.1718250
religiousness 0.6026782  0.8562807
rating        0.5286586  0.7493370