ロジスティック回帰の確率

私はRでロジスティック回帰モデルを作成しましたが、結果はある程度満足できるように見えますが、対処できない質問が1つあります。私のアプローチがまったく正しいかどうかはわかりません。

私は、ロジスティックモデルの全体的な目的がバイナリ確率変数の成功確率を予測することであることを知っています。同じロジスティックモデルから、特定の比率の確率を知ることは可能ですか？たとえば、学校に入学する確率を計算することに関心があり、その確率を推定するためにロジスティック回帰を使用するとします。これは、いくつかの独立変数に明らかに依存します。私の質問は同じモデルですが、その特定の学校に入学する学生の割合を推定することは可能ですか？

私はそれを答えるために二項確率を使用しようとしましたが、何らかの理由でそれは私に正しい答えを与えません。どうやってそれをやりましたか。成功の確率がわかっている場合は、従属変数がパラメーターNとPの二項分布に従うこともわかります。ここで、Nは試行回数、Pはロジスティックモデルから推定できる成功の確率です。したがって、比率がpと等しいかそれより低い確率が必要な場合、これは、N回の試行で成功確率がPであるN * p成功またはそれ以下の確率に等しいと考えました。

PS私は成功の確率が全体的な比率/比率であることを知っていますが、私が興味を持っているのは、特定のグループの確率を見つけることです。グループの特性をモデルに含めることができますが、私の場合はそれで制限されます。実際、私は特定のグループの成功よりも、ロジスティックモデルから比率の確率を見つけることに関心があります。

ありがとう

あなたの質問を正しく理解していれば、各個人の確率を予測していますが、それらの個人のセグメントの平均確率を知りたいですか？たとえば、65％の平均率を持つ1000人の個人が青い目を持っているのは300人だけです。青い目を持つ人の平均率はどれくらいですか？次に、青い目をした人の推定確率を単純に平均化できます。