logit模型的右侧是对数优势比Odds,左侧是线性模型;
logistic模型的右侧是概率,左侧是非线性模型.
#案例:响应变量为工作满意情况4类,自变量为收入(暂不考虑满意度的顺序)
模型结果解读:
记个体i为第j类的概率为:
个体i落在前j类的累积概率为:
说明:收入每增加1k,非常满意与(非常不满意,不满意,一般)的优势比缩减为原来的e^-0.04486=0.96倍;一般与(非常不满意,不满意)的优势比缩减为原来odds的0.96倍;不满意与非常不满意的优势比缩减为原来odds的0.96倍.
如果将顺序颠倒过来,则非常不满意与(不满意,一般,非常满意)的优势比增加为原来的1/0.96=1.046倍;同理.
精力和理解能力有限,还有嵌套logit等模型没有介绍~