結果として、Passing the certification exam (0 or 1)のロジスティック回帰モデルを実行しました。最も強い予測因子の1つは、学生のプログラムGPAで、プログラムGPAが最も高く、認定試験に合格する確率が最も高いことがわかりました。成功確率に対するオッズ比
Standardized GPA, p-value < .0001, B estimate = 1.7154, odds ratio = 5.559
毎に0.33単位（1つの標準偏差）と、GPAに5.559倍に増加認定試験に成功の確率を増加させる、ように私はこれを解釈します。
しかし、クライアントはこれを確率の点で理解したいと考えています。私は、私たちのクライアントにこの割合を説明するトラブルを抱えている
(5.559 - 1) x 100 = 455.9 percent
：私は確率を算出しました。私は成功の確率が0から1までの範囲にあると考えていたので、混乱しました！助けてください！
あなたの数学は正しいです、ちょうど解釈に取り組む必要があります。
GPAを1単位上げると、試験に合格する確率はどのくらいですか？
出力を使用して、オッズ比（OR）が5.559であることがわかりました。あなたが言ったように、これは、GPAの単位増加につき、試験に合格する確率は、5.559倍増加することを意味します。それでは、確率の増加は何ですか？ p(Y=1|X_GPA + 1)について解く
odds(Y=1|X_GPA + 1) = 5.559 = p(Y=1|X_GPA + 1)/(1 - p(Y=1|X_GPA + 1))
、我々が得る：
p(Y=1|X_GPA + 1) = odds(Y=1|X_GPA + 1)/(1 + odds(Y=1|X_GPA + 1)) = 5.559/6.559 = 0.847。
これを行うための別の方法は、logitための式を利用することであることに注意してください：
logit(p) = B_0 + B_1*X_1 +...+ B_GPA*X_GPAので
p = 1/(1 + e^-(B_0 + B_1*X_1 +...+ B_GPA*X_GPA))
我々はB_GPA = 1.7154を知っているので、我々はそのp = 1/(1 + e^-1.7154) = 0.847