Free Statistics

of Irreproducible Research!

Author's title

Author*The author of this computation has been verified*
R Software Modulerwasp_logisticregression.wasp
Title produced by softwareBias-Reduced Logistic Regression
Date of computationMon, 17 Dec 2012 12:19:36 -0500
Cite this page as followsStatistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?v=date/2012/Dec/17/t1355764788rvn6ev9ltk5356c.htm/, Retrieved Fri, 29 Mar 2024 12:29:20 +0000
Statistical Computations at FreeStatistics.org, Office for Research Development and Education, URL https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=201081, Retrieved Fri, 29 Mar 2024 12:29:20 +0000
QR Codes:

Original text written by user:
IsPrivate?No (this computation is public)
User-defined keywords
Estimated Impact87
Family? (F = Feedback message, R = changed R code, M = changed R Module, P = changed Parameters, D = changed Data)
-     [Multiple Regression] [meervoudige regre...] [2012-12-15 10:42:27] [93b3e8d0ee7e4ccb504c2c04707a9358]
- RMP     [Bias-Reduced Logistic Regression] [meervoudige regre...] [2012-12-17 17:19:36] [18a55f974a2e8651a7d8da0218fcbdb6] [Current]
Feedback Forum

Post a new message
Dataseries X:
0	1	0
0	0	0
0	0	0
0	0	0
0	0	0
0	0	1
0	0	0
0	1	0
0	0	0
0	0	0
0	1	0
0	0	0
0	0	1
0	1	0
0	0	1
0	1	1
1	1	1
0	1	0
0	0	0
1	1	1
0	0	1
0	0	1
0	0	1
0	0	1
0	1	0
0	0	1
0	0	0
0	0	0
0	0	0
0	0	1
0	0	0
0	0	0
0	0	1
0	1	0
0	0	0
0	0	0
0	1	1
0	0	0
0	0	1
0	1	1
1	0	1
0	0	0
0	0	1
0	1	0
0	0	1
0	0	1
0	0	0
0	0	0
0	0	1
0	0	0
0	1	0
1	1	1
0	0	0
1	0	0
0	0	0
0	1	0
0	0	1
0	0	0
0	0	0
1	1	1
0	1	0
0	0	1
0	0	0
0	1	0
0	0	0
0	0	0
1	1	1
0	0	0
0	0	0
0	0	0
0	0	0
0	0	0
0	0	0
0	0	0
0	0	0
0	1	1
0	0	0
0	0	1
1	1	0
0	1	1
0	0	0
0	0	0
0	0	0
1	0	0
0	0	1
0	0	0
0	0	0
0	1	0
0	0	0
0	0	0
0	0	1
0	1	0
0	0	1
0	0	0
0	1	0
0	0	0
0	1	0
0	0	0
0	0	0
0	0	0
0	0	0
0	0	0
0	0	0
0	0	0
0	1	0
0	0	0
0	0	0
0	1	0
0	0	0
0	0	0
0	1	1
0	1	0
0	0	0
0	1	0
0	0	0
0	0	0
0	0	0
0	0	0
0	0	0
0	0	0
0	0	0
0	0	0
0	1	0
0	0	1
0	0	0
0	1	0
0	0	1
0	0	0
0	0	0
0	0	0
0	0	0
0	0	0
0	0	0
0	0	0
0	0	0
0	0	0
0	0	1
0	1	1
0	1	0
0	0	0
1	0	0
0	1	0
0	0	0
0	0	1
0	0	1
0	1	0
0	1	0
0	1	0
0	0	0
0	0	1
0	0	0
1	0	0
1	0	1
0	0	0




Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time4 seconds
R Server'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Summary of computational transaction \tabularnewline
Raw Input & view raw input (R code)  \tabularnewline
Raw Output & view raw output of R engine  \tabularnewline
Computing time & 4 seconds \tabularnewline
R Server & 'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=201081&T=0

[TABLE]
[ROW][C]Summary of computational transaction[/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Input[/C][C]view raw input (R code) [/C][/ROW]
[ROW][C]Raw Output[/C][C]view raw output of R engine [/C][/ROW]
[ROW][C]Computing time[/C][C]4 seconds[/C][/ROW]
[ROW][C]R Server[/C][C]'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=201081&T=0

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=201081&T=0

As an alternative you can also use a QR Code:  

The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Summary of computational transaction
Raw Inputview raw input (R code)
Raw Outputview raw output of R engine
Computing time4 seconds
R Server'Herman Ole Andreas Wold' @ wold.wessa.net







Coefficients of Bias-Reduced Logistic Regression
VariableParameterS.E.t-stat2-sided p-value
(Intercept)-3.336506258691230.518219260258353-6.438406509684431.51899159916979e-09
Treatment1.108800420145050.6035267732445141.837201710512730.0681459356313998
Useful1.422290156583650.6015282479553972.364461122845070.0193282098592307

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Coefficients of Bias-Reduced Logistic Regression \tabularnewline
Variable & Parameter & S.E. & t-stat & 2-sided p-value \tabularnewline
(Intercept) & -3.33650625869123 & 0.518219260258353 & -6.43840650968443 & 1.51899159916979e-09 \tabularnewline
Treatment & 1.10880042014505 & 0.603526773244514 & 1.83720171051273 & 0.0681459356313998 \tabularnewline
Useful & 1.42229015658365 & 0.601528247955397 & 2.36446112284507 & 0.0193282098592307 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=201081&T=1

[TABLE]
[ROW][C]Coefficients of Bias-Reduced Logistic Regression[/C][/ROW]
[ROW][C]Variable[/C][C]Parameter[/C][C]S.E.[/C][C]t-stat[/C][C]2-sided p-value[/C][/ROW]
[ROW][C](Intercept)[/C][C]-3.33650625869123[/C][C]0.518219260258353[/C][C]-6.43840650968443[/C][C]1.51899159916979e-09[/C][/ROW]
[ROW][C]Treatment[/C][C]1.10880042014505[/C][C]0.603526773244514[/C][C]1.83720171051273[/C][C]0.0681459356313998[/C][/ROW]
[ROW][C]Useful[/C][C]1.42229015658365[/C][C]0.601528247955397[/C][C]2.36446112284507[/C][C]0.0193282098592307[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=201081&T=1

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=201081&T=1

As an alternative you can also use a QR Code:  

The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Coefficients of Bias-Reduced Logistic Regression
VariableParameterS.E.t-stat2-sided p-value
(Intercept)-3.336506258691230.518219260258353-6.438406509684431.51899159916979e-09
Treatment1.108800420145050.6035267732445141.837201710512730.0681459356313998
Useful1.422290156583650.6015282479553972.364461122845070.0193282098592307







Summary of Bias-Reduced Logistic Regression
Deviance75.3746680766465
Penalized deviance70.9417562385813
Residual Degrees of Freedom151
ROC Area0.699530516431925
Hosmer–Lemeshow test
Chi-squareNA
Degrees of FreedomNA
P(>Chi)NA

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Summary of Bias-Reduced Logistic Regression \tabularnewline
Deviance & 75.3746680766465 \tabularnewline
Penalized deviance & 70.9417562385813 \tabularnewline
Residual Degrees of Freedom & 151 \tabularnewline
ROC Area & 0.699530516431925 \tabularnewline
Hosmer–Lemeshow test \tabularnewline
Chi-square & NA \tabularnewline
Degrees of Freedom & NA \tabularnewline
P(>Chi) & NA \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=201081&T=2

[TABLE]
[ROW][C]Summary of Bias-Reduced Logistic Regression[/C][/ROW]
[ROW][C]Deviance[/C][C]75.3746680766465[/C][/ROW]
[ROW][C]Penalized deviance[/C][C]70.9417562385813[/C][/ROW]
[ROW][C]Residual Degrees of Freedom[/C][C]151[/C][/ROW]
[ROW][C]ROC Area[/C][C]0.699530516431925[/C][/ROW]
[ROW][C]Hosmer–Lemeshow test[/C][/ROW]
[ROW][C]Chi-square[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]Degrees of Freedom[/C][C]NA[/C][/ROW]
[ROW][C]P(>Chi)[/C][C]NA[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=201081&T=2

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=201081&T=2

As an alternative you can also use a QR Code:  

The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Summary of Bias-Reduced Logistic Regression
Deviance75.3746680766465
Penalized deviance70.9417562385813
Residual Degrees of Freedom151
ROC Area0.699530516431925
Hosmer–Lemeshow test
Chi-squareNA
Degrees of FreedomNA
P(>Chi)NA







Fit of Logistic Regression
IndexActualFittedError
100.0972899387499355-0.0972899387499355
200.0343398239573444-0.0343398239573444
300.0343398239573444-0.0343398239573444
400.0343398239573444-0.0343398239573444
500.0343398239573444-0.0343398239573444
600.128507935494802-0.128507935494802
700.0343398239573444-0.0343398239573444
800.0972899387499355-0.0972899387499355
900.0343398239573444-0.0343398239573444
1000.0343398239573444-0.0343398239573444
1100.0972899387499355-0.0972899387499355
1200.0343398239573444-0.0343398239573444
1300.128507935494802-0.128507935494802
1400.0972899387499355-0.0972899387499355
1500.128507935494802-0.128507935494802
1600.30886824546662-0.30886824546662
1710.308868245466620.69113175453338
1800.0972899387499355-0.0972899387499355
1900.0343398239573444-0.0343398239573444
2010.308868245466620.69113175453338
2100.128507935494802-0.128507935494802
2200.128507935494802-0.128507935494802
2300.128507935494802-0.128507935494802
2400.128507935494802-0.128507935494802
2500.0972899387499355-0.0972899387499355
2600.128507935494802-0.128507935494802
2700.0343398239573444-0.0343398239573444
2800.0343398239573444-0.0343398239573444
2900.0343398239573444-0.0343398239573444
3000.128507935494802-0.128507935494802
3100.0343398239573444-0.0343398239573444
3200.0343398239573444-0.0343398239573444
3300.128507935494802-0.128507935494802
3400.0972899387499355-0.0972899387499355
3500.0343398239573444-0.0343398239573444
3600.0343398239573444-0.0343398239573444
3700.30886824546662-0.30886824546662
3800.0343398239573444-0.0343398239573444
3900.128507935494802-0.128507935494802
4000.30886824546662-0.30886824546662
4110.1285079354948020.871492064505198
4200.0343398239573444-0.0343398239573444
4300.128507935494802-0.128507935494802
4400.0972899387499355-0.0972899387499355
4500.128507935494802-0.128507935494802
4600.128507935494802-0.128507935494802
4700.0343398239573444-0.0343398239573444
4800.0343398239573444-0.0343398239573444
4900.128507935494802-0.128507935494802
5000.0343398239573444-0.0343398239573444
5100.0972899387499355-0.0972899387499355
5210.308868245466620.69113175453338
5300.0343398239573444-0.0343398239573444
5410.03433982395734440.965660176042656
5500.0343398239573444-0.0343398239573444
5600.0972899387499355-0.0972899387499355
5700.128507935494802-0.128507935494802
5800.0343398239573444-0.0343398239573444
5900.0343398239573444-0.0343398239573444
6010.308868245466620.69113175453338
6100.0972899387499355-0.0972899387499355
6200.128507935494802-0.128507935494802
6300.0343398239573444-0.0343398239573444
6400.0972899387499355-0.0972899387499355
6500.0343398239573444-0.0343398239573444
6600.0343398239573444-0.0343398239573444
6710.308868245466620.69113175453338
6800.0343398239573444-0.0343398239573444
6900.0343398239573444-0.0343398239573444
7000.0343398239573444-0.0343398239573444
7100.0343398239573444-0.0343398239573444
7200.0343398239573444-0.0343398239573444
7300.0343398239573444-0.0343398239573444
7400.0343398239573444-0.0343398239573444
7500.0343398239573444-0.0343398239573444
7600.30886824546662-0.30886824546662
7700.0343398239573444-0.0343398239573444
7800.128507935494802-0.128507935494802
7910.09728993874993550.902710061250064
8000.30886824546662-0.30886824546662
8100.0343398239573444-0.0343398239573444
8200.0343398239573444-0.0343398239573444
8300.0343398239573444-0.0343398239573444
8410.03433982395734440.965660176042656
8500.128507935494802-0.128507935494802
8600.0343398239573444-0.0343398239573444
8700.0343398239573444-0.0343398239573444
8800.0972899387499355-0.0972899387499355
8900.0343398239573444-0.0343398239573444
9000.0343398239573444-0.0343398239573444
9100.128507935494802-0.128507935494802
9200.0972899387499355-0.0972899387499355
9300.128507935494802-0.128507935494802
9400.0343398239573444-0.0343398239573444
9500.0972899387499355-0.0972899387499355
9600.0343398239573444-0.0343398239573444
9700.0972899387499355-0.0972899387499355
9800.0343398239573444-0.0343398239573444
9900.0343398239573444-0.0343398239573444
10000.0343398239573444-0.0343398239573444
10100.0343398239573444-0.0343398239573444
10200.0343398239573444-0.0343398239573444
10300.0343398239573444-0.0343398239573444
10400.0343398239573444-0.0343398239573444
10500.0972899387499355-0.0972899387499355
10600.0343398239573444-0.0343398239573444
10700.0343398239573444-0.0343398239573444
10800.0972899387499355-0.0972899387499355
10900.0343398239573444-0.0343398239573444
11000.0343398239573444-0.0343398239573444
11100.30886824546662-0.30886824546662
11200.0972899387499355-0.0972899387499355
11300.0343398239573444-0.0343398239573444
11400.0972899387499355-0.0972899387499355
11500.0343398239573444-0.0343398239573444
11600.0343398239573444-0.0343398239573444
11700.0343398239573444-0.0343398239573444
11800.0343398239573444-0.0343398239573444
11900.0343398239573444-0.0343398239573444
12000.0343398239573444-0.0343398239573444
12100.0343398239573444-0.0343398239573444
12200.0343398239573444-0.0343398239573444
12300.0972899387499355-0.0972899387499355
12400.128507935494802-0.128507935494802
12500.0343398239573444-0.0343398239573444
12600.0972899387499355-0.0972899387499355
12700.128507935494802-0.128507935494802
12800.0343398239573444-0.0343398239573444
12900.0343398239573444-0.0343398239573444
13000.0343398239573444-0.0343398239573444
13100.0343398239573444-0.0343398239573444
13200.0343398239573444-0.0343398239573444
13300.0343398239573444-0.0343398239573444
13400.0343398239573444-0.0343398239573444
13500.0343398239573444-0.0343398239573444
13600.0343398239573444-0.0343398239573444
13700.128507935494802-0.128507935494802
13800.30886824546662-0.30886824546662
13900.0972899387499355-0.0972899387499355
14000.0343398239573444-0.0343398239573444
14110.03433982395734440.965660176042656
14200.0972899387499355-0.0972899387499355
14300.0343398239573444-0.0343398239573444
14400.128507935494802-0.128507935494802
14500.128507935494802-0.128507935494802
14600.0972899387499355-0.0972899387499355
14700.0972899387499355-0.0972899387499355
14800.0972899387499355-0.0972899387499355
14900.0343398239573444-0.0343398239573444
15000.128507935494802-0.128507935494802
15100.0343398239573444-0.0343398239573444
15210.03433982395734440.965660176042656
15310.1285079354948020.871492064505198
15400.0343398239573444-0.0343398239573444

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Fit of Logistic Regression \tabularnewline
Index & Actual & Fitted & Error \tabularnewline
1 & 0 & 0.0972899387499355 & -0.0972899387499355 \tabularnewline
2 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
3 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
4 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
5 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
6 & 0 & 0.128507935494802 & -0.128507935494802 \tabularnewline
7 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
8 & 0 & 0.0972899387499355 & -0.0972899387499355 \tabularnewline
9 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
10 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
11 & 0 & 0.0972899387499355 & -0.0972899387499355 \tabularnewline
12 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
13 & 0 & 0.128507935494802 & -0.128507935494802 \tabularnewline
14 & 0 & 0.0972899387499355 & -0.0972899387499355 \tabularnewline
15 & 0 & 0.128507935494802 & -0.128507935494802 \tabularnewline
16 & 0 & 0.30886824546662 & -0.30886824546662 \tabularnewline
17 & 1 & 0.30886824546662 & 0.69113175453338 \tabularnewline
18 & 0 & 0.0972899387499355 & -0.0972899387499355 \tabularnewline
19 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
20 & 1 & 0.30886824546662 & 0.69113175453338 \tabularnewline
21 & 0 & 0.128507935494802 & -0.128507935494802 \tabularnewline
22 & 0 & 0.128507935494802 & -0.128507935494802 \tabularnewline
23 & 0 & 0.128507935494802 & -0.128507935494802 \tabularnewline
24 & 0 & 0.128507935494802 & -0.128507935494802 \tabularnewline
25 & 0 & 0.0972899387499355 & -0.0972899387499355 \tabularnewline
26 & 0 & 0.128507935494802 & -0.128507935494802 \tabularnewline
27 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
28 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
29 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
30 & 0 & 0.128507935494802 & -0.128507935494802 \tabularnewline
31 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
32 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
33 & 0 & 0.128507935494802 & -0.128507935494802 \tabularnewline
34 & 0 & 0.0972899387499355 & -0.0972899387499355 \tabularnewline
35 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
36 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
37 & 0 & 0.30886824546662 & -0.30886824546662 \tabularnewline
38 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
39 & 0 & 0.128507935494802 & -0.128507935494802 \tabularnewline
40 & 0 & 0.30886824546662 & -0.30886824546662 \tabularnewline
41 & 1 & 0.128507935494802 & 0.871492064505198 \tabularnewline
42 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
43 & 0 & 0.128507935494802 & -0.128507935494802 \tabularnewline
44 & 0 & 0.0972899387499355 & -0.0972899387499355 \tabularnewline
45 & 0 & 0.128507935494802 & -0.128507935494802 \tabularnewline
46 & 0 & 0.128507935494802 & -0.128507935494802 \tabularnewline
47 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
48 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
49 & 0 & 0.128507935494802 & -0.128507935494802 \tabularnewline
50 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
51 & 0 & 0.0972899387499355 & -0.0972899387499355 \tabularnewline
52 & 1 & 0.30886824546662 & 0.69113175453338 \tabularnewline
53 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
54 & 1 & 0.0343398239573444 & 0.965660176042656 \tabularnewline
55 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
56 & 0 & 0.0972899387499355 & -0.0972899387499355 \tabularnewline
57 & 0 & 0.128507935494802 & -0.128507935494802 \tabularnewline
58 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
59 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
60 & 1 & 0.30886824546662 & 0.69113175453338 \tabularnewline
61 & 0 & 0.0972899387499355 & -0.0972899387499355 \tabularnewline
62 & 0 & 0.128507935494802 & -0.128507935494802 \tabularnewline
63 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
64 & 0 & 0.0972899387499355 & -0.0972899387499355 \tabularnewline
65 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
66 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
67 & 1 & 0.30886824546662 & 0.69113175453338 \tabularnewline
68 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
69 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
70 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
71 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
72 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
73 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
74 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
75 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
76 & 0 & 0.30886824546662 & -0.30886824546662 \tabularnewline
77 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
78 & 0 & 0.128507935494802 & -0.128507935494802 \tabularnewline
79 & 1 & 0.0972899387499355 & 0.902710061250064 \tabularnewline
80 & 0 & 0.30886824546662 & -0.30886824546662 \tabularnewline
81 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
82 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
83 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
84 & 1 & 0.0343398239573444 & 0.965660176042656 \tabularnewline
85 & 0 & 0.128507935494802 & -0.128507935494802 \tabularnewline
86 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
87 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
88 & 0 & 0.0972899387499355 & -0.0972899387499355 \tabularnewline
89 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
90 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
91 & 0 & 0.128507935494802 & -0.128507935494802 \tabularnewline
92 & 0 & 0.0972899387499355 & -0.0972899387499355 \tabularnewline
93 & 0 & 0.128507935494802 & -0.128507935494802 \tabularnewline
94 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
95 & 0 & 0.0972899387499355 & -0.0972899387499355 \tabularnewline
96 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
97 & 0 & 0.0972899387499355 & -0.0972899387499355 \tabularnewline
98 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
99 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
100 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
101 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
102 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
103 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
104 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
105 & 0 & 0.0972899387499355 & -0.0972899387499355 \tabularnewline
106 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
107 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
108 & 0 & 0.0972899387499355 & -0.0972899387499355 \tabularnewline
109 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
110 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
111 & 0 & 0.30886824546662 & -0.30886824546662 \tabularnewline
112 & 0 & 0.0972899387499355 & -0.0972899387499355 \tabularnewline
113 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
114 & 0 & 0.0972899387499355 & -0.0972899387499355 \tabularnewline
115 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
116 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
117 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
118 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
119 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
120 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
121 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
122 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
123 & 0 & 0.0972899387499355 & -0.0972899387499355 \tabularnewline
124 & 0 & 0.128507935494802 & -0.128507935494802 \tabularnewline
125 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
126 & 0 & 0.0972899387499355 & -0.0972899387499355 \tabularnewline
127 & 0 & 0.128507935494802 & -0.128507935494802 \tabularnewline
128 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
129 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
130 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
131 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
132 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
133 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
134 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
135 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
136 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
137 & 0 & 0.128507935494802 & -0.128507935494802 \tabularnewline
138 & 0 & 0.30886824546662 & -0.30886824546662 \tabularnewline
139 & 0 & 0.0972899387499355 & -0.0972899387499355 \tabularnewline
140 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
141 & 1 & 0.0343398239573444 & 0.965660176042656 \tabularnewline
142 & 0 & 0.0972899387499355 & -0.0972899387499355 \tabularnewline
143 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
144 & 0 & 0.128507935494802 & -0.128507935494802 \tabularnewline
145 & 0 & 0.128507935494802 & -0.128507935494802 \tabularnewline
146 & 0 & 0.0972899387499355 & -0.0972899387499355 \tabularnewline
147 & 0 & 0.0972899387499355 & -0.0972899387499355 \tabularnewline
148 & 0 & 0.0972899387499355 & -0.0972899387499355 \tabularnewline
149 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
150 & 0 & 0.128507935494802 & -0.128507935494802 \tabularnewline
151 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
152 & 1 & 0.0343398239573444 & 0.965660176042656 \tabularnewline
153 & 1 & 0.128507935494802 & 0.871492064505198 \tabularnewline
154 & 0 & 0.0343398239573444 & -0.0343398239573444 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=201081&T=3

[TABLE]
[ROW][C]Fit of Logistic Regression[/C][/ROW]
[ROW][C]Index[/C][C]Actual[/C][C]Fitted[/C][C]Error[/C][/ROW]
[ROW][C]1[/C][C]0[/C][C]0.0972899387499355[/C][C]-0.0972899387499355[/C][/ROW]
[ROW][C]2[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]3[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]4[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]5[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]6[/C][C]0[/C][C]0.128507935494802[/C][C]-0.128507935494802[/C][/ROW]
[ROW][C]7[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]8[/C][C]0[/C][C]0.0972899387499355[/C][C]-0.0972899387499355[/C][/ROW]
[ROW][C]9[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]10[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]11[/C][C]0[/C][C]0.0972899387499355[/C][C]-0.0972899387499355[/C][/ROW]
[ROW][C]12[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]13[/C][C]0[/C][C]0.128507935494802[/C][C]-0.128507935494802[/C][/ROW]
[ROW][C]14[/C][C]0[/C][C]0.0972899387499355[/C][C]-0.0972899387499355[/C][/ROW]
[ROW][C]15[/C][C]0[/C][C]0.128507935494802[/C][C]-0.128507935494802[/C][/ROW]
[ROW][C]16[/C][C]0[/C][C]0.30886824546662[/C][C]-0.30886824546662[/C][/ROW]
[ROW][C]17[/C][C]1[/C][C]0.30886824546662[/C][C]0.69113175453338[/C][/ROW]
[ROW][C]18[/C][C]0[/C][C]0.0972899387499355[/C][C]-0.0972899387499355[/C][/ROW]
[ROW][C]19[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]20[/C][C]1[/C][C]0.30886824546662[/C][C]0.69113175453338[/C][/ROW]
[ROW][C]21[/C][C]0[/C][C]0.128507935494802[/C][C]-0.128507935494802[/C][/ROW]
[ROW][C]22[/C][C]0[/C][C]0.128507935494802[/C][C]-0.128507935494802[/C][/ROW]
[ROW][C]23[/C][C]0[/C][C]0.128507935494802[/C][C]-0.128507935494802[/C][/ROW]
[ROW][C]24[/C][C]0[/C][C]0.128507935494802[/C][C]-0.128507935494802[/C][/ROW]
[ROW][C]25[/C][C]0[/C][C]0.0972899387499355[/C][C]-0.0972899387499355[/C][/ROW]
[ROW][C]26[/C][C]0[/C][C]0.128507935494802[/C][C]-0.128507935494802[/C][/ROW]
[ROW][C]27[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]28[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]29[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]30[/C][C]0[/C][C]0.128507935494802[/C][C]-0.128507935494802[/C][/ROW]
[ROW][C]31[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]32[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]33[/C][C]0[/C][C]0.128507935494802[/C][C]-0.128507935494802[/C][/ROW]
[ROW][C]34[/C][C]0[/C][C]0.0972899387499355[/C][C]-0.0972899387499355[/C][/ROW]
[ROW][C]35[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]36[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]37[/C][C]0[/C][C]0.30886824546662[/C][C]-0.30886824546662[/C][/ROW]
[ROW][C]38[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]39[/C][C]0[/C][C]0.128507935494802[/C][C]-0.128507935494802[/C][/ROW]
[ROW][C]40[/C][C]0[/C][C]0.30886824546662[/C][C]-0.30886824546662[/C][/ROW]
[ROW][C]41[/C][C]1[/C][C]0.128507935494802[/C][C]0.871492064505198[/C][/ROW]
[ROW][C]42[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]43[/C][C]0[/C][C]0.128507935494802[/C][C]-0.128507935494802[/C][/ROW]
[ROW][C]44[/C][C]0[/C][C]0.0972899387499355[/C][C]-0.0972899387499355[/C][/ROW]
[ROW][C]45[/C][C]0[/C][C]0.128507935494802[/C][C]-0.128507935494802[/C][/ROW]
[ROW][C]46[/C][C]0[/C][C]0.128507935494802[/C][C]-0.128507935494802[/C][/ROW]
[ROW][C]47[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]48[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]49[/C][C]0[/C][C]0.128507935494802[/C][C]-0.128507935494802[/C][/ROW]
[ROW][C]50[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]51[/C][C]0[/C][C]0.0972899387499355[/C][C]-0.0972899387499355[/C][/ROW]
[ROW][C]52[/C][C]1[/C][C]0.30886824546662[/C][C]0.69113175453338[/C][/ROW]
[ROW][C]53[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]54[/C][C]1[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]0.965660176042656[/C][/ROW]
[ROW][C]55[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]56[/C][C]0[/C][C]0.0972899387499355[/C][C]-0.0972899387499355[/C][/ROW]
[ROW][C]57[/C][C]0[/C][C]0.128507935494802[/C][C]-0.128507935494802[/C][/ROW]
[ROW][C]58[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]59[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]60[/C][C]1[/C][C]0.30886824546662[/C][C]0.69113175453338[/C][/ROW]
[ROW][C]61[/C][C]0[/C][C]0.0972899387499355[/C][C]-0.0972899387499355[/C][/ROW]
[ROW][C]62[/C][C]0[/C][C]0.128507935494802[/C][C]-0.128507935494802[/C][/ROW]
[ROW][C]63[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]64[/C][C]0[/C][C]0.0972899387499355[/C][C]-0.0972899387499355[/C][/ROW]
[ROW][C]65[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]66[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]67[/C][C]1[/C][C]0.30886824546662[/C][C]0.69113175453338[/C][/ROW]
[ROW][C]68[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]69[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]70[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]71[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]72[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]73[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]74[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]75[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]76[/C][C]0[/C][C]0.30886824546662[/C][C]-0.30886824546662[/C][/ROW]
[ROW][C]77[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]78[/C][C]0[/C][C]0.128507935494802[/C][C]-0.128507935494802[/C][/ROW]
[ROW][C]79[/C][C]1[/C][C]0.0972899387499355[/C][C]0.902710061250064[/C][/ROW]
[ROW][C]80[/C][C]0[/C][C]0.30886824546662[/C][C]-0.30886824546662[/C][/ROW]
[ROW][C]81[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]82[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]83[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]84[/C][C]1[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]0.965660176042656[/C][/ROW]
[ROW][C]85[/C][C]0[/C][C]0.128507935494802[/C][C]-0.128507935494802[/C][/ROW]
[ROW][C]86[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]87[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]88[/C][C]0[/C][C]0.0972899387499355[/C][C]-0.0972899387499355[/C][/ROW]
[ROW][C]89[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]90[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]91[/C][C]0[/C][C]0.128507935494802[/C][C]-0.128507935494802[/C][/ROW]
[ROW][C]92[/C][C]0[/C][C]0.0972899387499355[/C][C]-0.0972899387499355[/C][/ROW]
[ROW][C]93[/C][C]0[/C][C]0.128507935494802[/C][C]-0.128507935494802[/C][/ROW]
[ROW][C]94[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]95[/C][C]0[/C][C]0.0972899387499355[/C][C]-0.0972899387499355[/C][/ROW]
[ROW][C]96[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]97[/C][C]0[/C][C]0.0972899387499355[/C][C]-0.0972899387499355[/C][/ROW]
[ROW][C]98[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]99[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]100[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]101[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]102[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]103[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]104[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]105[/C][C]0[/C][C]0.0972899387499355[/C][C]-0.0972899387499355[/C][/ROW]
[ROW][C]106[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]107[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]108[/C][C]0[/C][C]0.0972899387499355[/C][C]-0.0972899387499355[/C][/ROW]
[ROW][C]109[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]110[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]111[/C][C]0[/C][C]0.30886824546662[/C][C]-0.30886824546662[/C][/ROW]
[ROW][C]112[/C][C]0[/C][C]0.0972899387499355[/C][C]-0.0972899387499355[/C][/ROW]
[ROW][C]113[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]114[/C][C]0[/C][C]0.0972899387499355[/C][C]-0.0972899387499355[/C][/ROW]
[ROW][C]115[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]116[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]117[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]118[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]119[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]120[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]121[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]122[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]123[/C][C]0[/C][C]0.0972899387499355[/C][C]-0.0972899387499355[/C][/ROW]
[ROW][C]124[/C][C]0[/C][C]0.128507935494802[/C][C]-0.128507935494802[/C][/ROW]
[ROW][C]125[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]126[/C][C]0[/C][C]0.0972899387499355[/C][C]-0.0972899387499355[/C][/ROW]
[ROW][C]127[/C][C]0[/C][C]0.128507935494802[/C][C]-0.128507935494802[/C][/ROW]
[ROW][C]128[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]129[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]130[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]131[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]132[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]133[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]134[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]135[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]136[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]137[/C][C]0[/C][C]0.128507935494802[/C][C]-0.128507935494802[/C][/ROW]
[ROW][C]138[/C][C]0[/C][C]0.30886824546662[/C][C]-0.30886824546662[/C][/ROW]
[ROW][C]139[/C][C]0[/C][C]0.0972899387499355[/C][C]-0.0972899387499355[/C][/ROW]
[ROW][C]140[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]141[/C][C]1[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]0.965660176042656[/C][/ROW]
[ROW][C]142[/C][C]0[/C][C]0.0972899387499355[/C][C]-0.0972899387499355[/C][/ROW]
[ROW][C]143[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]144[/C][C]0[/C][C]0.128507935494802[/C][C]-0.128507935494802[/C][/ROW]
[ROW][C]145[/C][C]0[/C][C]0.128507935494802[/C][C]-0.128507935494802[/C][/ROW]
[ROW][C]146[/C][C]0[/C][C]0.0972899387499355[/C][C]-0.0972899387499355[/C][/ROW]
[ROW][C]147[/C][C]0[/C][C]0.0972899387499355[/C][C]-0.0972899387499355[/C][/ROW]
[ROW][C]148[/C][C]0[/C][C]0.0972899387499355[/C][C]-0.0972899387499355[/C][/ROW]
[ROW][C]149[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]150[/C][C]0[/C][C]0.128507935494802[/C][C]-0.128507935494802[/C][/ROW]
[ROW][C]151[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[ROW][C]152[/C][C]1[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]0.965660176042656[/C][/ROW]
[ROW][C]153[/C][C]1[/C][C]0.128507935494802[/C][C]0.871492064505198[/C][/ROW]
[ROW][C]154[/C][C]0[/C][C]0.0343398239573444[/C][C]-0.0343398239573444[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=201081&T=3

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=201081&T=3

As an alternative you can also use a QR Code:  

The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Fit of Logistic Regression
IndexActualFittedError
100.0972899387499355-0.0972899387499355
200.0343398239573444-0.0343398239573444
300.0343398239573444-0.0343398239573444
400.0343398239573444-0.0343398239573444
500.0343398239573444-0.0343398239573444
600.128507935494802-0.128507935494802
700.0343398239573444-0.0343398239573444
800.0972899387499355-0.0972899387499355
900.0343398239573444-0.0343398239573444
1000.0343398239573444-0.0343398239573444
1100.0972899387499355-0.0972899387499355
1200.0343398239573444-0.0343398239573444
1300.128507935494802-0.128507935494802
1400.0972899387499355-0.0972899387499355
1500.128507935494802-0.128507935494802
1600.30886824546662-0.30886824546662
1710.308868245466620.69113175453338
1800.0972899387499355-0.0972899387499355
1900.0343398239573444-0.0343398239573444
2010.308868245466620.69113175453338
2100.128507935494802-0.128507935494802
2200.128507935494802-0.128507935494802
2300.128507935494802-0.128507935494802
2400.128507935494802-0.128507935494802
2500.0972899387499355-0.0972899387499355
2600.128507935494802-0.128507935494802
2700.0343398239573444-0.0343398239573444
2800.0343398239573444-0.0343398239573444
2900.0343398239573444-0.0343398239573444
3000.128507935494802-0.128507935494802
3100.0343398239573444-0.0343398239573444
3200.0343398239573444-0.0343398239573444
3300.128507935494802-0.128507935494802
3400.0972899387499355-0.0972899387499355
3500.0343398239573444-0.0343398239573444
3600.0343398239573444-0.0343398239573444
3700.30886824546662-0.30886824546662
3800.0343398239573444-0.0343398239573444
3900.128507935494802-0.128507935494802
4000.30886824546662-0.30886824546662
4110.1285079354948020.871492064505198
4200.0343398239573444-0.0343398239573444
4300.128507935494802-0.128507935494802
4400.0972899387499355-0.0972899387499355
4500.128507935494802-0.128507935494802
4600.128507935494802-0.128507935494802
4700.0343398239573444-0.0343398239573444
4800.0343398239573444-0.0343398239573444
4900.128507935494802-0.128507935494802
5000.0343398239573444-0.0343398239573444
5100.0972899387499355-0.0972899387499355
5210.308868245466620.69113175453338
5300.0343398239573444-0.0343398239573444
5410.03433982395734440.965660176042656
5500.0343398239573444-0.0343398239573444
5600.0972899387499355-0.0972899387499355
5700.128507935494802-0.128507935494802
5800.0343398239573444-0.0343398239573444
5900.0343398239573444-0.0343398239573444
6010.308868245466620.69113175453338
6100.0972899387499355-0.0972899387499355
6200.128507935494802-0.128507935494802
6300.0343398239573444-0.0343398239573444
6400.0972899387499355-0.0972899387499355
6500.0343398239573444-0.0343398239573444
6600.0343398239573444-0.0343398239573444
6710.308868245466620.69113175453338
6800.0343398239573444-0.0343398239573444
6900.0343398239573444-0.0343398239573444
7000.0343398239573444-0.0343398239573444
7100.0343398239573444-0.0343398239573444
7200.0343398239573444-0.0343398239573444
7300.0343398239573444-0.0343398239573444
7400.0343398239573444-0.0343398239573444
7500.0343398239573444-0.0343398239573444
7600.30886824546662-0.30886824546662
7700.0343398239573444-0.0343398239573444
7800.128507935494802-0.128507935494802
7910.09728993874993550.902710061250064
8000.30886824546662-0.30886824546662
8100.0343398239573444-0.0343398239573444
8200.0343398239573444-0.0343398239573444
8300.0343398239573444-0.0343398239573444
8410.03433982395734440.965660176042656
8500.128507935494802-0.128507935494802
8600.0343398239573444-0.0343398239573444
8700.0343398239573444-0.0343398239573444
8800.0972899387499355-0.0972899387499355
8900.0343398239573444-0.0343398239573444
9000.0343398239573444-0.0343398239573444
9100.128507935494802-0.128507935494802
9200.0972899387499355-0.0972899387499355
9300.128507935494802-0.128507935494802
9400.0343398239573444-0.0343398239573444
9500.0972899387499355-0.0972899387499355
9600.0343398239573444-0.0343398239573444
9700.0972899387499355-0.0972899387499355
9800.0343398239573444-0.0343398239573444
9900.0343398239573444-0.0343398239573444
10000.0343398239573444-0.0343398239573444
10100.0343398239573444-0.0343398239573444
10200.0343398239573444-0.0343398239573444
10300.0343398239573444-0.0343398239573444
10400.0343398239573444-0.0343398239573444
10500.0972899387499355-0.0972899387499355
10600.0343398239573444-0.0343398239573444
10700.0343398239573444-0.0343398239573444
10800.0972899387499355-0.0972899387499355
10900.0343398239573444-0.0343398239573444
11000.0343398239573444-0.0343398239573444
11100.30886824546662-0.30886824546662
11200.0972899387499355-0.0972899387499355
11300.0343398239573444-0.0343398239573444
11400.0972899387499355-0.0972899387499355
11500.0343398239573444-0.0343398239573444
11600.0343398239573444-0.0343398239573444
11700.0343398239573444-0.0343398239573444
11800.0343398239573444-0.0343398239573444
11900.0343398239573444-0.0343398239573444
12000.0343398239573444-0.0343398239573444
12100.0343398239573444-0.0343398239573444
12200.0343398239573444-0.0343398239573444
12300.0972899387499355-0.0972899387499355
12400.128507935494802-0.128507935494802
12500.0343398239573444-0.0343398239573444
12600.0972899387499355-0.0972899387499355
12700.128507935494802-0.128507935494802
12800.0343398239573444-0.0343398239573444
12900.0343398239573444-0.0343398239573444
13000.0343398239573444-0.0343398239573444
13100.0343398239573444-0.0343398239573444
13200.0343398239573444-0.0343398239573444
13300.0343398239573444-0.0343398239573444
13400.0343398239573444-0.0343398239573444
13500.0343398239573444-0.0343398239573444
13600.0343398239573444-0.0343398239573444
13700.128507935494802-0.128507935494802
13800.30886824546662-0.30886824546662
13900.0972899387499355-0.0972899387499355
14000.0343398239573444-0.0343398239573444
14110.03433982395734440.965660176042656
14200.0972899387499355-0.0972899387499355
14300.0343398239573444-0.0343398239573444
14400.128507935494802-0.128507935494802
14500.128507935494802-0.128507935494802
14600.0972899387499355-0.0972899387499355
14700.0972899387499355-0.0972899387499355
14800.0972899387499355-0.0972899387499355
14900.0343398239573444-0.0343398239573444
15000.128507935494802-0.128507935494802
15100.0343398239573444-0.0343398239573444
15210.03433982395734440.965660176042656
15310.1285079354948020.871492064505198
15400.0343398239573444-0.0343398239573444







Type I & II errors for various threshold values
ThresholdType IType II
0.0101
0.0201
0.0301
0.040.3333333333333330.429577464788732
0.050.3333333333333330.429577464788732
0.060.3333333333333330.429577464788732
0.070.3333333333333330.429577464788732
0.080.3333333333333330.429577464788732
0.090.3333333333333330.429577464788732
0.10.4166666666666670.23943661971831
0.110.4166666666666670.23943661971831
0.120.4166666666666670.23943661971831
0.130.5833333333333330.0492957746478873
0.140.5833333333333330.0492957746478873
0.150.5833333333333330.0492957746478873
0.160.5833333333333330.0492957746478873
0.170.5833333333333330.0492957746478873
0.180.5833333333333330.0492957746478873
0.190.5833333333333330.0492957746478873
0.20.5833333333333330.0492957746478873
0.210.5833333333333330.0492957746478873
0.220.5833333333333330.0492957746478873
0.230.5833333333333330.0492957746478873
0.240.5833333333333330.0492957746478873
0.250.5833333333333330.0492957746478873
0.260.5833333333333330.0492957746478873
0.270.5833333333333330.0492957746478873
0.280.5833333333333330.0492957746478873
0.290.5833333333333330.0492957746478873
0.30.5833333333333330.0492957746478873
0.3110
0.3210
0.3310
0.3410
0.3510
0.3610
0.3710
0.3810
0.3910
0.410
0.4110
0.4210
0.4310
0.4410
0.4510
0.4610
0.4710
0.4810
0.4910
0.510
0.5110
0.5210
0.5310
0.5410
0.5510
0.5610
0.5710
0.5810
0.5910
0.610
0.6110
0.6210
0.6310
0.6410
0.6510
0.6610
0.6710
0.6810
0.6910
0.710
0.7110
0.7210
0.7310
0.7410
0.7510
0.7610
0.7710
0.7810
0.7910
0.810
0.8110
0.8210
0.8310
0.8410
0.8510
0.8610
0.8710
0.8810
0.8910
0.910
0.9110
0.9210
0.9310
0.9410
0.9510
0.9610
0.9710
0.9810
0.9910

\begin{tabular}{lllllllll}
\hline
Type I & II errors for various threshold values \tabularnewline
Threshold & Type I & Type II \tabularnewline
0.01 & 0 & 1 \tabularnewline
0.02 & 0 & 1 \tabularnewline
0.03 & 0 & 1 \tabularnewline
0.04 & 0.333333333333333 & 0.429577464788732 \tabularnewline
0.05 & 0.333333333333333 & 0.429577464788732 \tabularnewline
0.06 & 0.333333333333333 & 0.429577464788732 \tabularnewline
0.07 & 0.333333333333333 & 0.429577464788732 \tabularnewline
0.08 & 0.333333333333333 & 0.429577464788732 \tabularnewline
0.09 & 0.333333333333333 & 0.429577464788732 \tabularnewline
0.1 & 0.416666666666667 & 0.23943661971831 \tabularnewline
0.11 & 0.416666666666667 & 0.23943661971831 \tabularnewline
0.12 & 0.416666666666667 & 0.23943661971831 \tabularnewline
0.13 & 0.583333333333333 & 0.0492957746478873 \tabularnewline
0.14 & 0.583333333333333 & 0.0492957746478873 \tabularnewline
0.15 & 0.583333333333333 & 0.0492957746478873 \tabularnewline
0.16 & 0.583333333333333 & 0.0492957746478873 \tabularnewline
0.17 & 0.583333333333333 & 0.0492957746478873 \tabularnewline
0.18 & 0.583333333333333 & 0.0492957746478873 \tabularnewline
0.19 & 0.583333333333333 & 0.0492957746478873 \tabularnewline
0.2 & 0.583333333333333 & 0.0492957746478873 \tabularnewline
0.21 & 0.583333333333333 & 0.0492957746478873 \tabularnewline
0.22 & 0.583333333333333 & 0.0492957746478873 \tabularnewline
0.23 & 0.583333333333333 & 0.0492957746478873 \tabularnewline
0.24 & 0.583333333333333 & 0.0492957746478873 \tabularnewline
0.25 & 0.583333333333333 & 0.0492957746478873 \tabularnewline
0.26 & 0.583333333333333 & 0.0492957746478873 \tabularnewline
0.27 & 0.583333333333333 & 0.0492957746478873 \tabularnewline
0.28 & 0.583333333333333 & 0.0492957746478873 \tabularnewline
0.29 & 0.583333333333333 & 0.0492957746478873 \tabularnewline
0.3 & 0.583333333333333 & 0.0492957746478873 \tabularnewline
0.31 & 1 & 0 \tabularnewline
0.32 & 1 & 0 \tabularnewline
0.33 & 1 & 0 \tabularnewline
0.34 & 1 & 0 \tabularnewline
0.35 & 1 & 0 \tabularnewline
0.36 & 1 & 0 \tabularnewline
0.37 & 1 & 0 \tabularnewline
0.38 & 1 & 0 \tabularnewline
0.39 & 1 & 0 \tabularnewline
0.4 & 1 & 0 \tabularnewline
0.41 & 1 & 0 \tabularnewline
0.42 & 1 & 0 \tabularnewline
0.43 & 1 & 0 \tabularnewline
0.44 & 1 & 0 \tabularnewline
0.45 & 1 & 0 \tabularnewline
0.46 & 1 & 0 \tabularnewline
0.47 & 1 & 0 \tabularnewline
0.48 & 1 & 0 \tabularnewline
0.49 & 1 & 0 \tabularnewline
0.5 & 1 & 0 \tabularnewline
0.51 & 1 & 0 \tabularnewline
0.52 & 1 & 0 \tabularnewline
0.53 & 1 & 0 \tabularnewline
0.54 & 1 & 0 \tabularnewline
0.55 & 1 & 0 \tabularnewline
0.56 & 1 & 0 \tabularnewline
0.57 & 1 & 0 \tabularnewline
0.58 & 1 & 0 \tabularnewline
0.59 & 1 & 0 \tabularnewline
0.6 & 1 & 0 \tabularnewline
0.61 & 1 & 0 \tabularnewline
0.62 & 1 & 0 \tabularnewline
0.63 & 1 & 0 \tabularnewline
0.64 & 1 & 0 \tabularnewline
0.65 & 1 & 0 \tabularnewline
0.66 & 1 & 0 \tabularnewline
0.67 & 1 & 0 \tabularnewline
0.68 & 1 & 0 \tabularnewline
0.69 & 1 & 0 \tabularnewline
0.7 & 1 & 0 \tabularnewline
0.71 & 1 & 0 \tabularnewline
0.72 & 1 & 0 \tabularnewline
0.73 & 1 & 0 \tabularnewline
0.74 & 1 & 0 \tabularnewline
0.75 & 1 & 0 \tabularnewline
0.76 & 1 & 0 \tabularnewline
0.77 & 1 & 0 \tabularnewline
0.78 & 1 & 0 \tabularnewline
0.79 & 1 & 0 \tabularnewline
0.8 & 1 & 0 \tabularnewline
0.81 & 1 & 0 \tabularnewline
0.82 & 1 & 0 \tabularnewline
0.83 & 1 & 0 \tabularnewline
0.84 & 1 & 0 \tabularnewline
0.85 & 1 & 0 \tabularnewline
0.86 & 1 & 0 \tabularnewline
0.87 & 1 & 0 \tabularnewline
0.88 & 1 & 0 \tabularnewline
0.89 & 1 & 0 \tabularnewline
0.9 & 1 & 0 \tabularnewline
0.91 & 1 & 0 \tabularnewline
0.92 & 1 & 0 \tabularnewline
0.93 & 1 & 0 \tabularnewline
0.94 & 1 & 0 \tabularnewline
0.95 & 1 & 0 \tabularnewline
0.96 & 1 & 0 \tabularnewline
0.97 & 1 & 0 \tabularnewline
0.98 & 1 & 0 \tabularnewline
0.99 & 1 & 0 \tabularnewline
\hline
\end{tabular}
%Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=201081&T=4

[TABLE]
[ROW][C]Type I & II errors for various threshold values[/C][/ROW]
[ROW][C]Threshold[/C][C]Type I[/C][C]Type II[/C][/ROW]
[ROW][C]0.01[/C][C]0[/C][C]1[/C][/ROW]
[ROW][C]0.02[/C][C]0[/C][C]1[/C][/ROW]
[ROW][C]0.03[/C][C]0[/C][C]1[/C][/ROW]
[ROW][C]0.04[/C][C]0.333333333333333[/C][C]0.429577464788732[/C][/ROW]
[ROW][C]0.05[/C][C]0.333333333333333[/C][C]0.429577464788732[/C][/ROW]
[ROW][C]0.06[/C][C]0.333333333333333[/C][C]0.429577464788732[/C][/ROW]
[ROW][C]0.07[/C][C]0.333333333333333[/C][C]0.429577464788732[/C][/ROW]
[ROW][C]0.08[/C][C]0.333333333333333[/C][C]0.429577464788732[/C][/ROW]
[ROW][C]0.09[/C][C]0.333333333333333[/C][C]0.429577464788732[/C][/ROW]
[ROW][C]0.1[/C][C]0.416666666666667[/C][C]0.23943661971831[/C][/ROW]
[ROW][C]0.11[/C][C]0.416666666666667[/C][C]0.23943661971831[/C][/ROW]
[ROW][C]0.12[/C][C]0.416666666666667[/C][C]0.23943661971831[/C][/ROW]
[ROW][C]0.13[/C][C]0.583333333333333[/C][C]0.0492957746478873[/C][/ROW]
[ROW][C]0.14[/C][C]0.583333333333333[/C][C]0.0492957746478873[/C][/ROW]
[ROW][C]0.15[/C][C]0.583333333333333[/C][C]0.0492957746478873[/C][/ROW]
[ROW][C]0.16[/C][C]0.583333333333333[/C][C]0.0492957746478873[/C][/ROW]
[ROW][C]0.17[/C][C]0.583333333333333[/C][C]0.0492957746478873[/C][/ROW]
[ROW][C]0.18[/C][C]0.583333333333333[/C][C]0.0492957746478873[/C][/ROW]
[ROW][C]0.19[/C][C]0.583333333333333[/C][C]0.0492957746478873[/C][/ROW]
[ROW][C]0.2[/C][C]0.583333333333333[/C][C]0.0492957746478873[/C][/ROW]
[ROW][C]0.21[/C][C]0.583333333333333[/C][C]0.0492957746478873[/C][/ROW]
[ROW][C]0.22[/C][C]0.583333333333333[/C][C]0.0492957746478873[/C][/ROW]
[ROW][C]0.23[/C][C]0.583333333333333[/C][C]0.0492957746478873[/C][/ROW]
[ROW][C]0.24[/C][C]0.583333333333333[/C][C]0.0492957746478873[/C][/ROW]
[ROW][C]0.25[/C][C]0.583333333333333[/C][C]0.0492957746478873[/C][/ROW]
[ROW][C]0.26[/C][C]0.583333333333333[/C][C]0.0492957746478873[/C][/ROW]
[ROW][C]0.27[/C][C]0.583333333333333[/C][C]0.0492957746478873[/C][/ROW]
[ROW][C]0.28[/C][C]0.583333333333333[/C][C]0.0492957746478873[/C][/ROW]
[ROW][C]0.29[/C][C]0.583333333333333[/C][C]0.0492957746478873[/C][/ROW]
[ROW][C]0.3[/C][C]0.583333333333333[/C][C]0.0492957746478873[/C][/ROW]
[ROW][C]0.31[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.32[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.33[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.34[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.35[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.36[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.37[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.38[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.39[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.4[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.41[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.42[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.43[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.44[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.45[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.46[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.47[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.48[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.49[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.5[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.51[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.52[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.53[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.54[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.55[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.56[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.57[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.58[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.59[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.6[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.61[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.62[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.63[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.64[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.65[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.66[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.67[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.68[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.69[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.7[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.71[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.72[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.73[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.74[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.75[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.76[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.77[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.78[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.79[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.8[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.81[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.82[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.83[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.84[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.85[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.86[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.87[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.88[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.89[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.9[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.91[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.92[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.93[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.94[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.95[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.96[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.97[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.98[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[ROW][C]0.99[/C][C]1[/C][C]0[/C][/ROW]
[/TABLE]
Source: https://freestatistics.org/blog/index.php?pk=201081&T=4

Globally Unique Identifier (entire table): ba.freestatistics.org/blog/index.php?pk=201081&T=4

As an alternative you can also use a QR Code:  

The GUIDs for individual cells are displayed in the table below:

Type I & II errors for various threshold values
ThresholdType IType II
0.0101
0.0201
0.0301
0.040.3333333333333330.429577464788732
0.050.3333333333333330.429577464788732
0.060.3333333333333330.429577464788732
0.070.3333333333333330.429577464788732
0.080.3333333333333330.429577464788732
0.090.3333333333333330.429577464788732
0.10.4166666666666670.23943661971831
0.110.4166666666666670.23943661971831
0.120.4166666666666670.23943661971831
0.130.5833333333333330.0492957746478873
0.140.5833333333333330.0492957746478873
0.150.5833333333333330.0492957746478873
0.160.5833333333333330.0492957746478873
0.170.5833333333333330.0492957746478873
0.180.5833333333333330.0492957746478873
0.190.5833333333333330.0492957746478873
0.20.5833333333333330.0492957746478873
0.210.5833333333333330.0492957746478873
0.220.5833333333333330.0492957746478873
0.230.5833333333333330.0492957746478873
0.240.5833333333333330.0492957746478873
0.250.5833333333333330.0492957746478873
0.260.5833333333333330.0492957746478873
0.270.5833333333333330.0492957746478873
0.280.5833333333333330.0492957746478873
0.290.5833333333333330.0492957746478873
0.30.5833333333333330.0492957746478873
0.3110
0.3210
0.3310
0.3410
0.3510
0.3610
0.3710
0.3810
0.3910
0.410
0.4110
0.4210
0.4310
0.4410
0.4510
0.4610
0.4710
0.4810
0.4910
0.510
0.5110
0.5210
0.5310
0.5410
0.5510
0.5610
0.5710
0.5810
0.5910
0.610
0.6110
0.6210
0.6310
0.6410
0.6510
0.6610
0.6710
0.6810
0.6910
0.710
0.7110
0.7210
0.7310
0.7410
0.7510
0.7610
0.7710
0.7810
0.7910
0.810
0.8110
0.8210
0.8310
0.8410
0.8510
0.8610
0.8710
0.8810
0.8910
0.910
0.9110
0.9210
0.9310
0.9410
0.9510
0.9610
0.9710
0.9810
0.9910



Parameters (Session):
Parameters (R input):
R code (references can be found in the software module):
library(brglm)
roc.plot <- function (sd, sdc, newplot = TRUE, ...)
{
sall <- sort(c(sd, sdc))
sens <- 0
specc <- 0
for (i in length(sall):1) {
sens <- c(sens, mean(sd >= sall[i], na.rm = T))
specc <- c(specc, mean(sdc >= sall[i], na.rm = T))
}
if (newplot) {
plot(specc, sens, xlim = c(0, 1), ylim = c(0, 1), type = 'l',
xlab = '1-specificity', ylab = 'sensitivity', main = 'ROC plot', ...)
abline(0, 1)
}
else lines(specc, sens, ...)
npoints <- length(sens)
area <- sum(0.5 * (sens[-1] + sens[-npoints]) * (specc[-1] -
specc[-npoints]))
lift <- (sens - specc)[-1]
cutoff <- sall[lift == max(lift)][1]
sensopt <- sens[-1][lift == max(lift)][1]
specopt <- 1 - specc[-1][lift == max(lift)][1]
list(area = area, cutoff = cutoff, sensopt = sensopt, specopt = specopt)
}
roc.analysis <- function (object, newdata = NULL, newplot = TRUE, ...)
{
if (is.null(newdata)) {
sd <- object$fitted[object$y == 1]
sdc <- object$fitted[object$y == 0]
}
else {
sd <- predict(object, newdata, type = 'response')[newdata$y ==
1]
sdc <- predict(object, newdata, type = 'response')[newdata$y ==
0]
}
roc.plot(sd, sdc, newplot, ...)
}
hosmerlem <- function (y, yhat, g = 10)
{
cutyhat <- cut(yhat, breaks = quantile(yhat, probs = seq(0,
1, 1/g)), include.lowest = T)
obs <- xtabs(cbind(1 - y, y) ~ cutyhat)
expect <- xtabs(cbind(1 - yhat, yhat) ~ cutyhat)
chisq <- sum((obs - expect)^2/expect)
P <- 1 - pchisq(chisq, g - 2)
c('X^2' = chisq, Df = g - 2, 'P(>Chi)' = P)
}
x <- as.data.frame(t(y))
r <- brglm(x)
summary(r)
rc <- summary(r)$coeff
try(hm <- hosmerlem(y[1,],r$fitted.values),silent=T)
try(hm,silent=T)
bitmap(file='test0.png')
ra <- roc.analysis(r)
dev.off()
te <- array(0,dim=c(2,99))
for (i in 1:99) {
threshold <- i / 100
numcorr1 <- 0
numfaul1 <- 0
numcorr0 <- 0
numfaul0 <- 0
for (j in 1:length(r$fitted.values)) {
if (y[1,j] > 0.99) {
if (r$fitted.values[j] >= threshold) numcorr1 = numcorr1 + 1 else numfaul1 = numfaul1 + 1
} else {
if (r$fitted.values[j] < threshold) numcorr0 = numcorr0 + 1 else numfaul0 = numfaul0 + 1
}
}
te[1,i] <- numfaul1 / (numfaul1 + numcorr1)
te[2,i] <- numfaul0 / (numfaul0 + numcorr0)
}
bitmap(file='test1.png')
op <- par(mfrow=c(2,2))
plot((1:99)/100,te[1,],xlab='Threshold',ylab='Type I error', main='1 - Specificity')
plot((1:99)/100,te[2,],xlab='Threshold',ylab='Type II error', main='1 - Sensitivity')
plot(te[1,],te[2,],xlab='Type I error',ylab='Type II error', main='(1-Sens.) vs (1-Spec.)')
plot((1:99)/100,te[1,]+te[2,],xlab='Threshold',ylab='Sum of Type I & II error', main='(1-Sens.) + (1-Spec.)')
par(op)
dev.off()
load(file='createtable')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Coefficients of Bias-Reduced Logistic Regression',5,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Variable',header=TRUE)
a<-table.element(a,'Parameter',header=TRUE)
a<-table.element(a,'S.E.',header=TRUE)
a<-table.element(a,'t-stat',header=TRUE)
a<-table.element(a,'2-sided p-value',header=TRUE)
a<-table.row.end(a)
for (i in 1:length(rc[,1])) {
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,labels(rc)[[1]][i],header=TRUE)
a<-table.element(a,rc[i,1])
a<-table.element(a,rc[i,2])
a<-table.element(a,rc[i,3])
a<-table.element(a,2*(1-pt(abs(rc[i,3]),r$df.residual)))
a<-table.row.end(a)
}
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable.tab')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Summary of Bias-Reduced Logistic Regression',2,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Deviance',1,TRUE)
a<-table.element(a,r$deviance)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Penalized deviance',1,TRUE)
a<-table.element(a,r$penalized.deviance)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Residual Degrees of Freedom',1,TRUE)
a<-table.element(a,r$df.residual)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'ROC Area',1,TRUE)
a<-table.element(a,ra$area)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Hosmer–Lemeshow test',2,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Chi-square',1,TRUE)
phm <- array('NA',dim=3)
for (i in 1:3) { try(phm[i] <- hm[i],silent=T) }
a<-table.element(a,phm[1])
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Degrees of Freedom',1,TRUE)
a<-table.element(a,phm[2])
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'P(>Chi)',1,TRUE)
a<-table.element(a,phm[3])
a<-table.row.end(a)
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable1.tab')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Fit of Logistic Regression',4,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Index',1,TRUE)
a<-table.element(a,'Actual',1,TRUE)
a<-table.element(a,'Fitted',1,TRUE)
a<-table.element(a,'Error',1,TRUE)
a<-table.row.end(a)
for (i in 1:length(r$fitted.values)) {
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,i,1,TRUE)
a<-table.element(a,y[1,i])
a<-table.element(a,r$fitted.values[i])
a<-table.element(a,y[1,i]-r$fitted.values[i])
a<-table.row.end(a)
}
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable2.tab')
a<-table.start()
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Type I & II errors for various threshold values',3,TRUE)
a<-table.row.end(a)
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,'Threshold',1,TRUE)
a<-table.element(a,'Type I',1,TRUE)
a<-table.element(a,'Type II',1,TRUE)
a<-table.row.end(a)
for (i in 1:99) {
a<-table.row.start(a)
a<-table.element(a,i/100,1,TRUE)
a<-table.element(a,te[1,i])
a<-table.element(a,te[2,i])
a<-table.row.end(a)
}
a<-table.end(a)
table.save(a,file='mytable3.tab')