Statistik uji untuk uji Hosmer-Lemeshow (HLT) untuk goodness of fit (GOF) dari model regresi logistik didefinisikan sebagai berikut: Sampel kemudian dibagi menjadi d=10d=10d=10 desil, D1,D2,…,DdD1,D2,…,DdD_1, D_2, \dots , D_{d} , per desil menghitung jumlah berikut:
Jika Hosmer-Lemeshow menunjukkan kurangnya kecocokan tetapi AIC adalah yang terendah di antara semua model .... haruskah Anda masih menggunakan model itu? Jika saya menghapus suatu variabel, statistik Hosmer-Lemeshow tidak signifikan (yang berarti tidak ada kecocokan yang kurang). Tetapi AIC...
Saya merujuk pada pertanyaan dan jawabannya: Bagaimana cara membandingkan (kemungkinan) kemampuan prediksi model yang dikembangkan dari regresi logistik? oleh @Clark Chong dan jawaban / komentar oleh @ Frank Harrell. dan untuk pertanyaan Derajat kebebasan dalam tes Hosmer-Lemeshowχ2χ2\chi^2 dan...