50% ja 90% vastuse määr (LD50, LTemp90 jmt)

LD90, LTemp50 jt mitmel erialal leitavad suurused on logit- või probit-mudelil baseeruvad argumenttunnuse hinnangulised väärtused, mille korral uuritav sündmus leiab aset ette antud tõenäosusega.

Näiteks 90%-liselt surmav doos (ingl. 90% lethal dose, LD90) või 50%-liselt surmav temperatuur (ingl. 50% lethal temperature, LTemp50) on vastavalt sellised doosid või temperatuurid, mille korral hinnanguliselt 90% või 50% uuritud indiviide (kahjureid, istikuid vmt) sureb.

Nende suuruste leidmisel fikseeritakse huvipakkuv tõenäosus p ning avaldatakse sellele vastav argumenttunnuse väärtus x kas logistilise regressiooni või probit-regressiooni mudeli pöördfunktsioonina.

Logistilise regressiooni mudeli esitusest ln[p/(1-p)] = α + βx järeldub, et

x = {ln[p/(1-p)] - α}/β.

Probit-regressiooni mudeli esitusest Φ^-1(p) = α + βx järeldub, et

x = [Φ^-1(p) - α]/β,

kus Φ^-1(p) on standardse normaaljaotuse pöördfunktsiooni väärtus kohal p. Excelis on Φ^-1(p) leitav funktsiooniga NORM.S.INV(), näiteks funktsioon =NORM.S.INV(0,9) annab tulemuseks 1,28.

Püüdes tudengite soo prognoosimise näites leida seda nädalast õllekogust, mille puhul võib juba 90%-lise tõenäosusega väita, et tegu on meestudengiga, st hinnata suurust 'Mees90',

tuleneb logistilisest mudelist P(Mees) = 1 / [1 + exp(2,11 - 1,42*Õlu)], et

Mees90 = {LN[0,9/(1-0,9)] + 2,11}/1,42 = 3,03 l;

probit-mudelist P(Mees) = Φ(-1,26 + 0,854*Õlu) tuleneb aga, et

Mees90 = [Φ^-1(0,9) + 1,26]/0,854 = 2,98 l.

Seega väitmaks 90%-lise kindlusega, et tudengi näol on tegu meesterahvaga, peab ta jooma kolm liitrit õlut nädalas.