beim Arbeiten mit logistischen Regressionen (binär, d.h. Zwei-Gruppen-Fall) komme ich immer wieder an einen Punkt, der durch zwei Dinge ausgezeichnet ist und den ich nicht richtig interpretieren kann:
a) Das Modell nimmt eine perfekte Klassifizierung vor (100% richtige Zuordnung)
b) Der Output für "Variablen in der Gleichung" zeigt mir für die Kovariate recht hohe Signifikanzwerte, nach rechts offene Konfidenzintervalle und hohe Standardfehler bei teils astronomoisch hohen Werten für die Odds. Siehe Screenshot:
http://www.buzzpics.de/images/2014/08/2 ... d1dac0.png
Meine Interpretation wäre spontan: Klassisch overfitted, zumal der Zustand oft erst nach Ausreißerentfernung eintritt. Ist diese Interpretation korrekt? Danke für Tipps
