Granska och tolka utdata från logistisk regression

I föregående övning anpassade du en logistisk regression, bus_out. I den här övningen granskar du bus_out och tolkar regressionsresultaten med hjälp av de verktyg du lärde dig i kapitel 1:

• print() visar koefficientestimat (dvs. lutningar och intercept) för olika prediktionsvariabler samt information om modellanpassningen, till exempel deviansen.
• summary() inkluderar utdata från print() samt standardfel, z-värden och p-värden för koefficientestimaten.
• tidy() presenterar koefficienttabellen från summary() som en tidy dataram.

Kom ihåg att regressionskoefficienter hjälper oss att förstå både riktningen på sambanden och den statistiska signifikansen hos koefficienterna. Vid logistisk regression innebär en positiv koefficient att sannolikheten för att en händelse inträffar ökar när prediktorn ökar.