Статистика теста для теста Хосмера-Лемешова (HLT) на пригодность (GOF) модели логистической регрессии определяется следующим образом: Затем выборка разбивается на децилей, , , для каждого дециля вычисляются следующие величины:d=10d=10d=10D1,D2,…,DdD1,D2,…,DdD_1, D_2, \dots , D_{d}...
Если Hosmer-Lemeshow указывает на отсутствие соответствия, но AIC является самым низким среди всех моделей .... следует ли вам использовать модель? Если я удаляю переменную, статистика Хосмера-Лемешоу не будет значимой (это означает, что нет полного отсутствия соответствия). Но АПК увеличивается....
Я имею в виду вопрос и его ответы: как сравнить (вероятностную) прогностическую способность моделей, разработанных на основе логистической регрессии? @ Clark Chong и ответы / комментарии @Frank Harrell. и к вопросу о Степени свободы в тесте Хосмера-Лемешоуχ2χ2\chi^2 и комментариях. Я прочитал...