다중 회귀모형과 달리 로지스틱 회귀모형에서 F-값을 이용한 모형의 유의성을 확인하지 않는 이유?

다중 회귀모형

- 목표 : predict

- 추정방법 : MSE

 

로지스틱 리그레션

- 목표 : 분류(classification) ( 0 or 1)

- 추정방법 : MLE

 

F값 계산 방법

- F-값 = MSE / MSR

- MSR은 독립변수로 인한 변동의 비율을 뜻함

 

F-값에는 MSE가 사용되기때문에 추정방법에 MSE를 쓰는 다중 회귀모형에서는 F-값을 활용한 모형의 유의성 검정을 하지만 로지스틱 리그레션은 추정방법으로 MLE방법을 쓰기 때문에 모형의 유의성 검정을 하지 않는다

 

(참고)

로지스틱 회귀모형의 유의성은 어떤 것들로 판단할까?

- deviance r-squared

- prediction power

https://thestatsgeek.com/2014/02/16/the-hosmer-lemeshow-goodness-of-fit-test-for-logistic-regression/

- 때에 따라 precision, sensitive 등을 봄