以 Tables 7.4–7.6 將 Logistic Regression Coefficients 轉成 Odds 與個別 Probability。
區分 Dataset-level Odds Interpretation 與 Observation-specific Probability。
原書比較 Miss Maioni 與 Mr Rouse 的 Predicted Survival Probability。
| 項目 | 原書資料 |
|---|---|
| Model Equation | 0.729 −0.036Age +0.001Fare −0.024Parch −0.309SibSp +0.595EmbarkC +0.079EmbarkQ −1.941Lower −0.978Middle +2.606Female |
| Sex Female coefficient | 2.606；exp=13.55 |
| Maioni | 16歲、Upper、Female、Fare 86.50、Southampton、無 siblings／parents aboard |
| Rouse | 50歲、Lower、Male、Fare 8.05、Southampton、無 siblings／parents aboard |
先計算 Log Odds，再 Exponentiate 得 Odds，最後 Probability=Odds/(1+Odds)。Categorical Predictors 以 Base Category Contrasts 解讀。
原書：Maioni Survival Probability=0.9469（94.69%）；Rouse=0.0478（4.78%）。Sex Female 的 exp(2.606)=13.55，其他條件不變時女性 Survival Odds 超過男性 13 倍。
原書區分 Odds 與 Probability：Parameter 可用 Odds 解讀，而特定個案可轉為更容易向管理者溝通的 Probability Profile。
使用原書 Model Equation，逐步說明指定 Passenger 的 Log Odds、Odds、Probability；任何自行計算都標為「依原書公式直接計算」。
Maioni 與 Rouse 的預測是否表示確定生存／死亡？
參考解答： 否。Logistic Regression 給的是 Probability，不是 Deterministic Outcome。