로지스틱 회귀 분석에서 절편 모델의 유무에 따른 차이

로지스틱 회귀 분석에서 절편 모델의 유무에 따른 차이점을 이해하고 싶습니다.

가로 채기를하면 계수가 기준선 그룹에 대한 로그 (홀수 비)를 고려하고 가로 채지 않고 로그 (홀수)를 고려한다는 점을 제외하고는 차이점이 있습니까? 내가 본 것에서 계수가 두 경우 모두 동일하지만 의의가 항상 같은 것은 아니며 왜 그런지 이해하지 못합니다. 또한 어떤 경우에 절편이없는 모델을 사용하는 것이 옳습니까?

이것은 내 모델입니다. glm(NeverReturn ~ factor(Network) * TotalPrice , family = binomial)"실제 단어"에서 총 가격이 50 미만일 수 없기 때문에 요격을 남기지 않을지 확실하지 않습니다. 그러나 확률은 1이 아니라 0이므로 혼동됩니다.

것입니다 거의 절대 로지스틱 회귀 분석에서 어떤 요격 모델을 사용하는 것이 의미가 없습니다. 절편 매개 변수 은 응답 Y 의 한계 분포를 모델링하고 있으므로, β 0 = 0을 사용 하는 것은 P ( Y = 1 ) = 0.5 라고 가정합니다 . 당신은 정말로 그것을 알고 있습니까? 이것이 사실이 아닌 경우, 절편 없음 모델의 추론을 신뢰할 수 없습니다.$\beta_0$$Y$$\beta_0=0$$P(Y=1)=0.5$