私のproclogisticレポートの1つから、特定の変数が切片と高度に相関していることがわかりました。どうすれば解釈できますか？この相関関係を修正するには、何を変更する必要がありますか？
編集：より理論的な観点からこの質問をしてみてください。ほとんどのロジスティック回帰パッケージから出力された推定相関分析で、切片推定が特定の変数と高度に相関していることがわかった場合、それはどういう意味ですか？そのような状況にどのように対処しますか？うまくいけば、これは質問をするためのより明確な方法です。みなさん、ありがとうございました。
切片の係数と共変量の間の正の相関は、共変量値の大部分が負であることを意味します（またはその逆：負の相関は正の値で見られます）。
これはロジスティック回帰に限定されるものではなく、線形回帰を使用すると見やすくなる場合があります。値の散布図をy軸の右側のブロブと考えて、最適な線形回帰直線を描画します。ここで、y切片と傾きの両方を少し増やします。「ブロブ」が十分に遠い場合、ラインは完全にそれを見逃します。したがって、適度にフィットする線を取得しながら、両方のパラメータを同じ方向に移動することはできません。言い換えれば、推定値は負の相関関係にあります。
実際には、これは大したことではありません。切片の推定値のばらつきが大きいことは事実ですが、データの大部分が0から離れていても驚くことではありません。多くの場合、x = 0は意味がないため、切片についても気にしません。これらの大きな相関関係を確認するのに耐えられない場合は、x変数を中央に配置してください。y軸がデータの中央に移動し、相関関係が魔法のように消えます。もちろん、切片の意味も変わりますが、それが望ましい場合がよくあります。