Page 164 - 4512

2
• Псевдо- коефіцієнт детермінації (R pseudo)/
• Коефіцієнт детермінації Макфаддена (індекс відно-
2
шення вірогідності (R McFadden, LRI)).
• Інформаційні критерії Акаіке, Шварца, Ханна-Куїнна
(AIC, BIC(SC), HQ).
• Статистика Хосмера-Лемешоу (Hosmer - Lemeshow,
HL).
• Статистика Ендрюса (Andrews).
Важливе значення має аналіз частки правильних прогно-
зів. Зокрема аналізується частка правильних і (або) неправиль-
них прогнозів для кожного із значень залежної змінної (0 і 1 ).

Приклад із токсикології
Розглянемо пробіт-модель на прикладі дії інсектициду на
комах. Залежною бінарної змінної є змінна, що приймає зна-
чення 1, якщо дана комаха загинула, і 0 у противному випадку.
У вибірці комах реакція на інсектицид одних комах не залежить
від реакції інших. Як фактором моделі виступає «вимірювач»
дози x  lg( )d , де d - доза інсектициду. Імовірність того, що

випадково відібране з сукупності комаха загине за даний час,
дорівнює

(
p ( )x   ). x 

Якщо параметри моделі  і  відомі (позначимо оцінки
параметрів a та b відповідно), то рівень дози x , при якому
P
гине деякий відсоток комах, знаходиться з рівняння

a bx   1 ( )p  q звідки x  p (q  p a ) ,b
p

де q - квантиль рівня p стандартного нормального розподілу.
p
Зокрема, для рівня дози x , при якій гине 50 % комах
50

lgd  x   a b або d  10  a b .
50
50
50

Цю величину в токсикології прийнято позначати ЛД50 .

163