ISYE 6414 - Unit 4 Exam Questions And Answers
In logistic regression, we model the__________________, not the response variable, given the predicting variables. - ANS probability of a success
g link function - ANS link the probability of success to the predicting variables
3 assumptions...
,In logistic regression, we model the__________________, not the
response variable, given the predicting variables. - ANS probability of
a success
g link function - ANS link the probability of success to the predicting
variables
3 assumptions of the logistic regression model - ANS Linearity,
K
Independence, Logit link function
C
Linearity assumption for a Logistic Model - ANS Similar to the
regression model we have learned in the previous lectures, the
LO
relationship we assume now, between the link, the g of the probability
of success and the predicted variable, is a linear function.
Logit link function assumption - ANS The logistic regression model
YC
assumes that the link function is a so-called logit function. This is an
assumption since the logit function is not the only function that yields
s-shaped curves. And it would seem that there is no reason to prefer
the logit to other possible choices.
D
Log odds function - ANS The logit function which is the log of the
U
ratio between the probability of a success and the probability of a
failure
ST
What is the interpretation of coefficient Beta in terms of logistic
regression? - ANS the log of the odds ratio for an increase of one
unit in the predicting variable, holding all other variables constant
We interpret the beta in a logistic regression model in respect to? -
ANS to the odds of success
, What method do we use to estimate the model parameters? - ANS
Maximum Likelihood Estimation approach
Logistic regression is different from standard linear regression in that:
A) It does not have an error term
B) The response variable is not normally distributed.
C) It models probability of a response and not the expectation of the
response.
K
D) All of the above. - ANS D
C
Which one is correct?
A) The logit link function is the only link function that can be used for
LO
modeling binary response data.
B) Logistic regression models the probability of a success given a set
of predicting variables.
C) The interpretation of the regression coefficients in logistic
YC
regression is the same as for standard linear regression assuming
normality.
D) None of the above. - ANS B
D
In logistic regression,
A) The estimation of the regression coefficients is based on maximum
U
likelihood estimation.
B) We can derive exact (close form expression) estimates for the
ST
regression coefficients.
C) The estimations of the regression coefficients is based on
minimizing the sum of least squares.
D) All of the above. - ANS A
Using the R statistical software to fit a logistic regression,
A) We can use the lm() command.
Voordelen van het kopen van samenvattingen bij Stuvia op een rij:
Verzekerd van kwaliteit door reviews
Stuvia-klanten hebben meer dan 700.000 samenvattingen beoordeeld. Zo weet je zeker dat je de beste documenten koopt!
Snel en makkelijk kopen
Je betaalt supersnel en eenmalig met iDeal, creditcard of Stuvia-tegoed voor de samenvatting. Zonder lidmaatschap.
Focus op de essentie
Samenvattingen worden geschreven voor en door anderen. Daarom zijn de samenvattingen altijd betrouwbaar en actueel. Zo kom je snel tot de kern!
Veelgestelde vragen
Wat krijg ik als ik dit document koop?
Je krijgt een PDF, die direct beschikbaar is na je aankoop. Het gekochte document is altijd, overal en oneindig toegankelijk via je profiel.
Tevredenheidsgarantie: hoe werkt dat?
Onze tevredenheidsgarantie zorgt ervoor dat je altijd een studiedocument vindt dat goed bij je past. Je vult een formulier in en onze klantenservice regelt de rest.
Van wie koop ik deze samenvatting?
Stuvia is een marktplaats, je koop dit document dus niet van ons, maar van verkoper Studyclock. Stuvia faciliteert de betaling aan de verkoper.
Zit ik meteen vast aan een abonnement?
Nee, je koopt alleen deze samenvatting voor €12,25. Je zit daarna nergens aan vast.