Esaminare e interpretare i risultati della regressione logistica

Nell'esercizio precedente hai adattato una regressione logistica, bus_out. In questo esercizio esaminerai bus_out e interpreterai i risultati della regressione usando gli strumenti che hai visto nel Capitolo 1:

• print() include le stime dei coefficienti (cioè, pendenze e intercette) per le diverse variabili predittive e informazioni sull'adattamento del modello, come la devianza.
• summary() include gli output di print() oltre a errori standard, z-score e P-value per le stime dei coefficienti.
• tidy() restituisce la tabella dei coefficienti di summary() come un data frame tidy.

Ricorda che i coefficienti di regressione ci aiutano a capire sia la direzione delle relazioni sia la significatività statistica dei coefficienti. Per la regressione logistica, un coefficiente positivo indica che la probabilità che un evento si verifichi aumenta all’aumentare di un predittore.