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ch10logisticregression
Ch10 Logistic Regression EXHIBIT 10.1: Logistic regression analysis with one categorical variable as the independent variable 1 Response Variable: SUCCESS Number of Observations: 24 Link Function: Logit Response Levels: 2 Response Profile Ordered Value SUCCESS Count 1 1 12 2 2 12 Exhibit 10.1 (continued) Criteria for Assessing Model Fit Intercept Intercept and Criterion Only Covariates Chi-Square for Covariates AIC 35.271 21.864 . SC 36.449 24.221 . -2 LOG L 33.271 17.864 15.407 with 1 DF (p=0.0001) Score . . 13.594 with 1 DF (p=0.0002) Exhibit 10.1 (continued) Analysis of Maximum Likelihood Estimates Parameter Standard Wald Pr Standardized Variable Estimate Error Chi-Square Chi-Square Estimate INTERCPT -1.7047 0.7687 4.9181 0.0266 . SIZE 4.0073 1.3003 9.4972 0.0021 1.124514 Association of Predicted Probabilities and Observed Responses Concordant = 76.4% Somers D = 0.750 Discordant = 1.4% Gamma = 0.964 Tied = 22.2% Tau-a = 0.391 (144 pairs) c = 0.875 Exhibit 10.1 (continued) Classification Table Predicted EVENT NO EVENT Total +---------------------+ EVENT | 10 2 | 12 Observed | | NO EVENT | 1 11 | 12 +---------------------+
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