Walidacja

Walidacja modelu to sprawdzenie jego jakości. W pierwszej kolejności wykonywana jest na danych, na których model był zbudowany (zbiór uczący), czyli zwracana jest w raporcie opisującym uzyskany model. By można było z większą pewnością osądzić na ile model nadaje się do prognozy nowych danych, ważnym elementem walidacji jest zastosowaniee modelu do danych, które nie były wykorzystywane w estymacji modelu. Jeśli podsumowanie w oparciu o dane uczące będzie satysfakcjonujące tzn. wyznaczane błędy, współczynniki i kryteria informacyjne będą na zadowalającym nas poziomie, a podsumowanie w oparciu o nowe dane (tzw. zbiór testowy) będzie równie korzystne, wówczas z dużym prawdopodobieństwem można uznać, że taki model nadaje się do predykcji. Dane testujące powinny pochodzić z tej samej populacji, z której były wybrane dane uczące. Często jest tak, że przed przystąpieniem do budowy modelu zbieramy dane, a następnie w sposób losowy dzielimy je na zbiór uczący, czyli dane które posłużą do budowy modelu i zbiór testowy, czyli dane które posłużą do dodatkowej walidacji modelu.

Okno z ustawieniami opcji walidacji wywołujemy poprzez menu Statystyki zaawansowane→Modele wielowymiarowe→Regresja logistyczna - predykcja/walidacja.

By dokonać walidacji należy wskazać model, na podstawie którego chcemy jej dokonać. Walidacji możemy dokonać na bazie:

• zbudowanego w PQStat modelu regresji logistycznej - wystarczy wybrać model spośród modeli przypisanych do danego arkusza, a liczba zmiennych i współczynniki modelu zostaną ustawione automatycznie; zbiór testowy powinien się znaleźć w tym samym arkuszu co zbiór uczący;
• modelu nie zbudowanego w programie PQStat, ale uzyskanego z innego źródła (np. opisanego w przeczytanej przez nas pracy naukowej) - w oknie analizy należy podać liczbę zmiennych oraz wpisać współczynniki dotyczące każdej z nich.

W oknie analizy należy wskazać te nowe zmienne, które powinny zostać wykorzystane do walidacji.

Predykcja

Najczęściej ostatnim etapem analizy regresji jest wykorzystanie zbudowanego i uprzednio zweryfikowanego modelu do predykcji.

• Predykcja dla jednego obiektu może być wykonywana wraz z budową modelu, czyli w oknie analizy Statystyki zaawansowane→Modele wielowymiarowe→Regresja logistyczna ,
• Predykcja dla większej grupy nowych danych jest wykonywana poprzez menu Statystyki zaawansowane→Modele wielowymiarowe→Regresja logistyczna - predykcja/walidacja.

By dokonać predykcji należy wskazać model, na podstawie którego chcemy jej dokonać. Predykcji możemy dokonać na bazie:

• zbudowanego w PQStat modelu regresji logistycznej - wystarczy wybrać model spośród modeli przypisanych do danego arkusza, a liczba zmiennych i współczynniki modelu zostaną ustawione automatycznie; zbiór testowy powinien się znaleźć w tym samym arkuszu co zbiór uczący;
• modelu nie zbudowanego w programie PQStat, ale uzyskanego z innego źródła (np. opisanego w przeczytanej przez nas pracy naukowej) - w oknie analizy należy podać liczbę zmiennych oraz wpisać współczynniki dotyczące każdej z nich.

W oknie analizy należy wskazać te nowe zmienne, które powinny zostać wykorzystane do predykcji. Na podstawie nowych danych wyznaczana jest wartość prawdopodobieństwa przewidywanego przez model a następnie predykacja wystąpienia zdarzenia (1) lub jego braku (0). Punkt odcięcia, na podstawie którego wykonywana jest klasyfikacja to domyślnie wartość . Użytkownik może zmienić tę wartość na dowolną wartość z przedziału np. wartość sugerowaną przez krzywą ROC.