La acción logisticLackfit calcula la prueba de bondad de ajuste de Hosmer y Lemeshow para un modelo de regresión logística binaria. Esta prueba es útil para evaluar si las probabilidades predichas por el modelo coinciden con las probabilidades observadas en los datos. La acción requiere una tabla de entrada que contenga las variables del modelo y una tabla de restauración que contenga el modelo ajustado previamente por la acción 'logistic'.
| Parámetro | Descripción |
|---|---|
| restore | Especifica la tabla de almacenamiento del modelo (ítem store) que contiene el modelo ajustado previamente. Este parámetro es obligatorio. |
| table | Especifica la tabla de datos de entrada para la cual se evaluará la bondad de ajuste. Este parámetro es obligatorio. |
| binEps | Especifica la precisión de las probabilidades predichas que se utilizan para la clasificación. El valor debe estar entre 0 y 1. El valor predeterminado es 1E-05. |
| cutpt | Especifica los puntos de corte para las particiones de Hosmer y Lemeshow. Puede ser un único valor o una lista de valores. |
| df | Especifica los grados de libertad a utilizar para la prueba de Hosmer y Lemeshow. El valor mínimo es 0. |
| dfReduce | Especifica la reducción en los grados de libertad para la prueba de Hosmer y Lemeshow. El valor predeterminado es 2. |
| display | Especifica una lista de tablas de resultados para enviar al cliente para su visualización. |
| nGroups | Especifica el número máximo de grupos a crear para la prueba de Hosmer y Lemeshow. El valor predeterminado es 10 y el mínimo es 5. |
| noncentrality | Especifica el parámetro de no centralidad para la prueba de Hosmer y Lemeshow. El valor predeterminado es 0. |
| outputTables | Enumera los nombres de las tablas de resultados para guardar como tablas CAS en el servidor. |
| powerAdj | Cuando se establece en True, ajusta el número de grupos para que la prueba de Hosmer y Lemeshow pueda mantener la potencia. El valor predeterminado es False. |
La documentación proporcionada no incluye un ejemplo explícito de creación de datos. La acción 'logisticLackfit' normalmente opera sobre una tabla de datos existente y un ítem store creado por la acción 'logistic'.
| 1 | /* No se proporcionó código de creación de datos en la documentación de origen. */ |
Este ejemplo muestra cómo realizar una prueba de bondad de ajuste de Hosmer y Lemeshow básica utilizando un modelo previamente ajustado y almacenado en 'myModelStore' y datos de la tabla 'myTable'.
| 1 | PROC CAS; |
| 2 | regression.logisticLackfit / |
| 3 | restore={name='myModelStore'}, |
| 4 | TABLE={name='myTable'}; |
| 5 | RUN; |
Este ejemplo realiza la prueba de Hosmer y Lemeshow especificando un número diferente de grupos (nGroups=8) y ajustando los grados de libertad (dfReduce=1). También genera la tabla de particiones como una tabla de salida CAS llamada 'MyPartitions'.
| 1 | PROC CAS; |
| 2 | regression.logisticLackfit / |
| 3 | restore={name='myModelStore'}, |
| 4 | TABLE={name='myTable'}, |
| 5 | nGroups=8, |
| 6 | dfReduce=1, |
| 7 | outputTables={names={LackfitPartitions='MyPartitions'}}$ |
| 8 | RUN; |
En este ejemplo, en lugar de dejar que la acción determine los grupos, se especifican explícitamente los puntos de corte de probabilidad para formar las particiones de la prueba.
| 1 | PROC CAS; |
| 2 | regression.logisticLackfit / |
| 3 | restore={name='myModelStore'}, |
| 4 | TABLE={name='myTable'}, |
| 5 | cutpt={0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9}; |
| 6 | RUN; |