Xem xét và diễn giải đầu ra hồi quy logistic

Ở bài trước, bạn đã fit một mô hình hồi quy logistic, bus_out. Trong bài này, bạn sẽ xem xét bus_out và diễn giải kết quả hồi quy bằng các công cụ bạn đã học ở Chương 1:

• print() bao gồm các ước lượng hệ số (tức là hệ số góc và hệ số chặn) cho các biến dự báo khác nhau và thông tin về mức độ phù hợp của mô hình như deviance.
• summary() bao gồm đầu ra của print() cũng như sai số chuẩn, điểm z, và P-value cho các ước lượng hệ số.
• tidy() đưa bảng hệ số trong summary() về dạng khung dữ liệu tidy.

Hãy nhớ rằng các hệ số hồi quy giúp bạn hiểu cả chiều tác động của mối quan hệ và ý nghĩa thống kê của các hệ số. Với hồi quy logistic, một hệ số dương cho thấy xác suất xảy ra sự kiện tăng lên khi một biến dự báo tăng.