Аналіз і тлумачення результатів логістичної регресії

У попередній вправі ви підігнали логістичну регресію bus_out. У цій вправі ви розглянете bus_out і протлумачите результати регресії за допомогою інструментів із Розділу 1:

• print() містить оцінки коефіцієнтів (тобто нахили та вільні члени) для різних предикторів і інформацію про якість підгонки моделі, зокрема відхилення (deviance).
• summary() містить вивід print(), а також стандартні похибки, z-статистики та P-значення для оцінок коефіцієнтів.
• tidy() подає таблицю коефіцієнтів із summary() як tidy-датафрейм.

Пам'ятайте, що коефіцієнти регресії допомагають зрозуміти як напрям зв'язків, так і статистичну значущість коефіцієнтів. Для логістичної регресії додатний коефіцієнт означає, що ймовірність настання події зростає зі збільшенням значення предиктора.