的Python：如何通過sm.Logit

當我運行通過sm.Logit logistic迴歸（在statsmodel庫）解釋logistic迴歸分析的結果，結果的一部分是這樣的：的Python：如何通過sm.Logit

僞R-SQU ：0.4335

數似然：-291.08

LL-NULL：-513.87

LLR p值：2.978e-96

我怎麼能解釋的符號模型的意義？或者說，解釋的能力？我應該使用哪個指標？我在網上搜索，沒有太多關於僞R2和LLR pvalue的信息。我很困惑，我怎麼能說我的模型是好的。

2017-10-12 R.Yan

HTTPS：//stats.idre。 ucla.edu/other/mult-pkg/faq/general/faq-what-are-pseudo-r-squareds/ statsmodels使用McFadden的非R2調整版本。 – user333700

p值：這將允許您測試您的零假設。較低的p值（< 0.05）表示您可以拒絕零假設。如果你不熟悉它，我建議：https://www.khanacademy.org/math/statistics-probability/significance-tests-one-sample/tests-about-population-mean/v/hypothesis-testing-and-p-values

R平方：測量的數據有多接近的擬合迴歸直線。它表示由線性模型解釋的變量變化的百分比。

也許如果你想給我們提供關於你所做假設和迴歸背景的更多細節，我們將能夠提供更多幫助。

另2（對數似然和LL空），我不太熟悉，但這裏有一些ressources來看看，這可能有助於：

https://en.wikipedia.org/wiki/Likelihood_function 
http://www.statsmodels.org/stable/index.html 
https://github.com/statsmodels/statsmodels

來源

2017-10-12 05:33:15 Rose

非常感謝！但我認爲** p值**和** r-squared **的定義大約是正常回歸，而我正在做**邏輯迴歸**。在正態迴歸中，LLR p值是否具有相同的含義？我的意思是，如果我看到LLR P值低於0.05，我可以說我的模型是有意義的嗎？ –

我只是通過使用sm.Logit來做正常的邏輯迴歸。我認爲零假設只是正常假設，比如_H0：模型不重要。 –

通常，邏輯迴歸中的p值可以像其他p值一樣解釋。假設你的H0是這樣的：2個變量之間沒有關係。如果p值小於小閾值，那麼你可以拒絕H0，這意味着你決定你的兩個變量之間有一個關係。在你的情況下，它很大，所以你不能拒絕H0，哪個狀態這些變量之間沒有關係。然而，這並不能證明H0是真實的，但它意味着你不能拒絕它;） – Rose

的Python：如何通過sm.Logit

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