求助：goodness fit of logistic regression

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我想建一个模型logistic regression model，预测大学新生的毕业率。变量hsgpa (high school GPA), gender 都显著。

goodness fit 结果并不好，Pearson statistic is 0.1025 and  Deviance is only 0.0351.

想请问下大家，为什么 Pearson statistic，  Deviance 两者差别这么大？谢谢大家， 以下是sas output.

Deviance and Pearson Goodness-of-Fit Statistics
Criterion        Value        DF        Value/DF        Pr > ChiSq
Deviance        414.3363        364        1.1383        0.0351
Pearson        398.5674        364        1.0950        0.1025

Number of unique profiles: 367

Note:The covariance matrix has been multiplied by the heterogeneity factor (Deviance / DF) 1.13829.

Model Fit Statistics
Criterion Intercept Only         Intercept and Covariates
AIC        2515.367        2310.963
SC        2521.045        2327.998
-2 Log L        2513.367        2304.963


Testing Global Null Hypothesis: BETA=0
Test                        Chi-Square        DF        Pr > ChiSq
Likelihood Ratio        208.4041        2        <.0001
Score                          196.6274        2        <.0001
Wald                          180.8119        2        <.0001


Type 3 Analysis of Effects
Effect        DF        Wald Chi-Square        Pr > ChiSq
GENDER     1        6.0637                             0.0138
HSGPA        1        159.5118                           <.0001

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关键词：regression regressio logistic Goodness ogistic 求助 regression logistic fit Goodness

jessie31 发表于 2010-10-1 11:24
我想建一个模型logistic regression model，预测大学新生的毕业率。变量hsgpa (high school GPA), gender 都显著。

goodness fit 结果并不好，Pearson statistic is 0.1025 and  Deviance is only 0.0351.

想请问下大家，为什么 Pearson statistic，  Deviance 两者差别这么大？谢谢大家， 以下是sas output.

Deviance and Pearson Goodness-of-Fit Statistics
Criterion        Value        DF        Value/DF        Pr > ChiSq
Deviance        414.3363        364        1.1383        0.0351
Pearson        398.5674        364        1.0950        0.1025

Number of unique profiles: 367

Note:The covariance matrix has been multiplied by the heterogeneity factor (Deviance / DF) 1.13829.

Model Fit Statistics
Criterion Intercept Only         Intercept and Covariates
AIC        2515.367        2310.963
SC        2521.045        2327.998
-2 Log L        2513.367        2304.963


Testing Global Null Hypothesis: BETA=0
Test                        Chi-Square        DF        Pr > ChiSq
Likelihood Ratio        208.4041        2

The definitions of two statistics are different. See the links below.

http://en.wikipedia.org/wiki/Pearson's_chi-square_test

http://en.wikipedia.org/wiki/Deviance_(statistics)