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首页> 外文期刊>American Journal of Political Science >The Separation Plot: A New Visual Method for Evaluating the Fit of Binary Models
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The Separation Plot: A New Visual Method for Evaluating the Fit of Binary Models

机译：分离图：一种评估二元模型拟合度的新视觉方法

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We present a visual method for assessing the predictive power of models with binary outcomes. This technique allows the analyst to evaluate model fit based upon the models’ ability to consistently match high-probability predictions to actual occurrences of the event of interest, and low-probability predictions to nonoccurrences of the event of interest. Unlike existing methods for assessing predictive power for logit and probit models such as Percent Correctly Predicted statistics, Brier scores, and the ROC plot, our “separation plot” has the advantage of producing a visual display that is informative and easy to explain to a general audience, while also remaining insensitive to the often arbitrary probability thresholds that are used to distinguish between predicted events and nonevents. We demonstrate the effectiveness of this technique in building predictive models in a number of different areas of political research.
机译：我们提出了一种视觉方法，用于评估具有二进制结果的模型的预测能力。这项技术使分析人员可以根据模型将高概率预测与感兴趣事件的实际发生持续匹配，将低概率预测与感兴趣事件的不发生持续匹配的能力来评估模型拟合。与现有的评估logit和probit模型的预测能力的方法（如正确预测的百分比统计数据，Brier得分和ROC图）不同，我们的“分离图”具有产生直观信息的优势，该视觉信息内容丰富并且易于向一般大众解释受众，同时对通常用于区分预测事件和非事件的任意概率阈值保持不敏感。我们在政治研究的许多不同领域中证明了该技术在建立预测模型中的有效性。

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