模型參數的解釋

以前Affairs例子的參數

> coef(fit.reduced) #獲取擬合模型的係數包括截距項
  (Intercept)           age  yearsmarried religiousness        rating 
   1.93083017   -0.03527112    0.10062274   -0.32902386   -0.46136144

在Logistic迴歸，響應變量是 Y=1 對數優劣比(log)。迴歸係數的含義是 當其餘預測變量不變時，一單位預測變量的變化可引發的響應變量對數優點比的變化

• 指數化

因爲對數優點比解釋性差，能夠對結果進行 指數化

> exp(coef(fit.reduced)) #經過exp()將係數指數化
  (Intercept)           age  yearsmarried religiousness        rating 
    6.8952321     0.9653437     1.1058594     0.7196258     0.6304248

• 分析係數

婚齡(yearsmarried)：婚齡增長一年，婚外情的優點比將乘以1.106（保持年齡、宗教信仰、婚姻評定不變的狀況下）

年齡(age)：年齡增長一歲，婚外情的優點比將乘以0.965，所以隨着年齡的增長和年齡、宗教信仰英語婚姻評分的減低、婚外情優點比將上升

截距項：預測變量不能等於0，截距項在此處沒有什麼特定含義

對於二值型Logistic迴歸，某預測變量 n 單位的變化引發的較高值上優點比的變化爲 exp(βj)^n，它可能更爲重要，好比說保持其餘的預測變量不變，婚齡增長一年，婚外情的優點比將乘以1.106，而若是婚齡增長10年，優點比將乘以1.106^10，即2.7

• 獲取係數的置信區間

#可在優點比尺度上獲得係數95%的置信區間
> exp(confint(fit.reduced))
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                  2.5 %     97.5 %
(Intercept)   2.1255764 23.3506030
age           0.9323342  0.9981470
yearsmarried  1.0448584  1.1718250
religiousness 0.6026782  0.8562807
rating        0.5286586  0.7493370