我想在逻辑回归中获取最大似然估计，结果看起来是否像这样（我真的不确定是否是这样的）：
我目前使用逻辑回归来分析全国成就测试（学生的表现考试，NAT -GRADE-REMARKS 为 Y 轴）和他们的学业成绩（在下面的例子中，ARTS-G12（12年级）-Q1（第一季度）为 x 轴）。
我想知道学生通过全国成就测试或获得VLM或LM的最大似然性。在上图中的例子中，全国成就测试的类别是VLM（非常低的掌握度），设置为1，而LM（低掌握度）设置为0。VLM和LM是学生获得的唯一类别。
我想知道这个图表中的最大似然性，以便在S形函数中拟合一条S形曲线。我真的不知道如何解释下面的散点图。我需要放大它吗？我真的无法解释它
回答：
关于散点图的解释：
显而易见（为了清晰）：绿色代表VLM，蓝色代表LM。每个点表示在水平轴上给定成绩的学生数量X。颜色很可能定义了X。猜测：颜色越深，相同成绩的学生越多？
从这个图表来看，学生的成绩似乎与VLM或VL类别无关，因为这两个类别中都有高分和低分。
