• Tidak ada hasil yang ditemukan

Binary Logistic Regression

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2017

Membagikan "Binary Logistic Regression"

Copied!
3
0
0

Teks penuh

(1)

Binary Logistic Regression: Tekanan Darah versus Merokok, Berat Badan

Link Function: Logit

Response Information

Variable Value Count

Tekanan Darah 1 22 (Event) 0 70

Total 92

Logistic Regression Table

Odds 95% CI Predictor Coef SE Coef Z P Ratio Lower Upper Constant 1.98717 1.67930 1.18 0.237

Merokok 1.19297 0.552980 2.16 0.031 3.30 1.12 9.75 Berat Badan -0.0250226 0.0122551 -2.04 0.041 0.98 0.95 1.00

Log-Likelihood = -46.820

Test that all slopes are zero: G = 7.574, DF = 2, P-Value = 0.023

Goodness-of-Fit Tests

Method Chi-Square DF P Pearson 40.8477 47 0.724 Deviance 51.2008 47 0.312 Hosmer-Lemeshow 7.2241 8 0.513

Table of Observed and Expected Frequencies:

(See Hosmer-Lemeshow Test for the Pearson Chi-Square Statistic)

Group

Value 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Total 1

Obs 0 1 3 2 3 0 3 4 5 1 22 Exp 0.7 1.4 1.7 1.6 1.9 2.2 2.8 4.0 4.0 1.7

0

Obs 9 10 8 7 6 9 7 8 4 2 70 Exp 8.3 9.6 9.3 7.4 7.1 6.8 7.2 8.0 5.0 1.3

Total 9 11 11 9 9 9 10 12 9 3 92

Measures of Association:

(Between the Response Variable and Predicted Probabilities)

Pairs Number Percent Summary Measures

Concordant 1045 67.9 Somers' D 0.38 Discordant 461 29.9 Goodman-Kruskal Gamma 0.39 Ties 34 2.2 Kendall's Tau-a 0.14 Total 1540 100.0

MTB > BLogistic 'Tekanan Darah' = Merokok 'Berat Badan'; SUBC> Normit;

SUBC> Brief 2.

(2)

Link Function: Normit

Response Information

Variable Value Count

Tekanan Darah 1 22 (Event) 0 70

Total 92

Logistic Regression Table

Predictor Coef SE Coef Z P Constant 1.20106 0.976437 1.23 0.219 Merokok 0.703780 0.325031 2.17 0.030 Berat Badan -0.0150848 0.0070250 -2.15 0.032

Log-Likelihood = -46.734

Test that all slopes are zero: G = 7.746, DF = 2, P-Value = 0.021

Goodness-of-Fit Tests

Method Chi-Square DF P Pearson 40.5980 47 0.733 Deviance 51.0291 47 0.318 Hosmer-Lemeshow 7.1072 8 0.525

Table of Observed and Expected Frequencies:

(See Hosmer-Lemeshow Test for the Pearson Chi-Square Statistic)

Group

Value 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Total 1

Obs 0 1 3 2 3 0 3 4 5 1 22 Exp 0.6 1.4 1.7 1.6 1.9 2.2 2.8 4.0 4.0 1.7

0

Obs 9 10 8 7 6 9 7 8 4 2 70 Exp 8.4 9.6 9.3 7.4 7.1 6.8 7.2 8.0 5.0 1.3

Total 9 11 11 9 9 9 10 12 9 3 92

Measures of Association:

(Between the Response Variable and Predicted Probabilities)

Pairs Number Percent Summary Measures

Concordant 1046 67.9 Somers' D 0.38 Discordant 462 30.0 Goodman-Kruskal Gamma 0.39 Ties 32 2.1 Kendall's Tau-a 0.14 Total 1540 100.0

MTB > BLogistic 'Tekanan Darah' = Merokok 'Berat Badan'; SUBC> Gompit;

SUBC> Brief 2.

Binary Logistic Regression: Tekanan Darah versus Merokok, Berat Badan

(3)

Response Information

Variable Value Count

Tekanan Darah 1 22 (Event) 0 70

Total 92

Logistic Regression Table

Predictor Coef SE Coef Z P Constant 1.14767 1.38146 0.83 0.406 Merokok 0.969003 0.448461 2.16 0.031 Berat Badan -0.0196978 0.0101180 -1.95 0.052

Log-Likelihood = -46.976

Test that all slopes are zero: G = 7.263, DF = 2, P-Value = 0.026

Goodness-of-Fit Tests

Method Chi-Square DF P Pearson 41.3632 47 0.704 Deviance 51.5125 47 0.302 Hosmer-Lemeshow 8.4240 8 0.393

Table of Observed and Expected Frequencies:

(See Hosmer-Lemeshow Test for the Pearson Chi-Square Statistic)

Group

Value 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Total 1

Obs 0 1 3 3 2 0 3 2 5 3 22 Exp 0.8 1.5 1.7 1.6 1.9 2.2 2.4 2.8 3.4 3.7

0

Obs 9 10 8 6 7 9 6 7 4 4 70 Exp 8.2 9.5 9.3 7.4 7.1 6.8 6.6 6.2 5.6 3.3

Total 9 11 11 9 9 9 9 9 9 7 92

Measures of Association:

(Between the Response Variable and Predicted Probabilities)

Pairs Number Percent Summary Measures

Gambar

Table of Observed and Expected Frequencies:(See Hosmer-Lemeshow Test for the Pearson Chi-Square Statistic)

Referensi

Dokumen terkait

odds, rasio odds yang membandingkan kategori lebih besar dari atau sama dengan 1 dengan kurang dari 1 adalah sama dengan rasio odds yang membandingkan kategori lebih besar dari

Dalam penelitian ini variabel yang digunakan adalah status bekerja (Y) sebagai variabel respon dengan kategori 1 adalah masih bekerja, kategori 0 tidak bekerja, sedangkan variabel

seperangkat feature dievaluasi adalah faktor yang paling membedakan diantara algoritma seleksi atribut untuk machine learning.. Salah satu paradigma disebut filter, yang

Persamaan regresi logistik binary dengan kons- tanta yang bertujuan untuk melakukan penggalian data menunjukkan bahwa variabel yang paling sering muncul adalah luas area

Persamaan regresi logistik binary dengan konstanta yang bertujuan untuk melakukan penggalian data menunjukkan bahwa variabel yang paling sering muncul adalah luas

Based on this, this research aims not only to identify stock market conditions bearish or bullish with the Bry-Boschan algorithm but also to predict them using macroeconomic indicators,

Berdasar latar belakang permasalahan yang telah penulis paparkan diatas, tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui penjualan produk online mengunakan marketplace dan eCommerce dalam

16 % SIMILARITY INDEX 1 2 3 4 5 6 7 8 Text Feature Weighting for Summarization of Documents Bahasa Indonesia by Using Binary Logistic Regression Algorithm ORIGINALITY REPORT