-2LL

-2LL ist die Log-Likelihood multipliziert mit Minus 2. Der Term -2LL wird innerhalb der logistischen Regression verwendet und bezeichnet die Devianz des Modells DM. Die Devianz ist ein Maß der Modellgüte im negativen Sinn: Eine höhere Devianz beschreibt einen schlechteren Fit des Modells an die Daten.

 

 

Adjustiertes R-Quadrat

Das adjustierte R2 zeigt an, wie viel Varianz in der Gesamtpopulation, aus der die untersuchte Stichprobe gezogen wurde, durch das Modell erklärt wird. Je besser das berechnete Modell ist, desto kleiner ist der Unterschied zwischen R2 (Stichprobe) und adjustiertem R2 (Gesamtpopulation). Das adjustierte R2 wird deshalb (neben dem AIC oder BIC) als Kriterium für die Modellselektion verwendet.

 

 

AIC (Akaikes Informationskriterium)

Das AIC ist ein Maß der Modellgüte, das eine höhere Modellkomplexität „bestraft“ (bzw. korrigiert). Diese Korrektur fällt mit wachsender Stichprobengröße geringer aus. Es ist nicht wie das adjustierte R-Quadrat im Sinne aufgeklärter Varianz interpretierbar, lässt aber ebenfalls den Vergleich zwischen verschiedenen Modellen zu. Das AIC wird deshalb (neben dem R2 oder BIC) als Kriterium für die Modellselektion verwendet. Ein geringerer Wert beschreibt einen besseren Datenfit des Modells.

 

 

BIC (Schwarz´s Bayesianisches Informationskriterium)

Das BIC (Schwarz´s Bayesianisches Informationskriterium) ist ein Maß der Modellgüte, welches Im Rahmen der logistischen Regression Verwendung findet.

Ähnlich dem AIC korrigiert das BIC für höhere Modellkomplexität. Allerdings ist es dabei etwas konservativer als das AIC, korrigiert also stärker bei einer höheren Anzahl von Prädiktoren.

Es sollte v. a. dann verwendet werden, wenn die Stichprobengröße groß und die Anzahl der Prädiktoren gering ist. Es ist nicht wie das (adjustierte) R2 im Sinne aufgeklärter Varianz interpretierbar, lässt aber ebenfalls den Vergleich zwischen verschiedenen Modellen zu. Ein geringerer Wert beschreibt einen besseren Fit des Modells an die Daten.

 

 

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