De resultaten van een logistische regressie bekijken en interpreteren

In de vorige oefening heb je een logistische regressie gefit, bus_out. In deze oefening bekijk je bus_out en interpreteer je de resultaten van de regressie met de tools uit Hoofdstuk 1:

• print() bevat de schattingen van de coëfficiënten (dus hellingen en intercepten) voor verschillende predictoren en informatie over de modelpassing, zoals deviance.
• summary() bevat de print()-resultaten plus standaardfouten, z-scores en P-waarden voor de coëfficiëntschattingen.
• tidy() geeft de summary()-coëfficiëntentabel als een netjes data frame.

Onthoud dat regressiecoëfficiënten ons helpen zowel de richting van relaties als de statistische significantie van coëfficiënten te begrijpen. Voor logistische regressie geeft een positieve coëfficiënt aan dat de kans op een gebeurtenis toeneemt als een predictor toeneemt.