로지스틱 회귀의 가중치 및 빈도<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />가중치나 빈도를 사용할 때 로지스틱 회귀 결과가 동일한 상황을 발견했습니다. 이것이 선형 회귀의 경우에는 전혀 해당되지 않기 때문에 나는 이것이 놀랍다고 생각합니다. 가중치와 빈도는 다음 링크에서와 같이 다른 의미를 갖습니다. http://blogs.sas.com/content/iml/2013/09/13/frequency-vs-weights-in-regression.html
동일한 결과가 나오는 이유를 아는 사람이 있습니까? 추정의 일부 부분은 정의에 따라 달라야 하지 않나요?
열려 있는 ( "$SAMPLE_DATA/빅 클래스.jmp" ) ;
새창 ( "무게 및 주파수" ,
H 목록 상자 (
모델 맞춤 (
주파수 ( : 나이 ) ,
와이 ( : 섹스 ) ,
효과 ( : 무게 ) ,
성격 ( 명목상 물류 ) ,
달리다 ( 우도비 검정 ( 1 ) , 월드 테스트 ( 1 ) , 승률 ( 1 ) , 신뢰 구간 ( 1 ) )
) ,
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무게 ( : 나이 ) ,
와이 ( : 섹스 ) ,
효과 ( : 무게 ) ,
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달리다 ( 우도비 검정 ( 1 ) , 월드 테스트 ( 1 ) , 승률 ( 1 ) , 신뢰 구간 ( 1 ) )
)
)
) ;
Re: 로지스틱 회귀의 가중치 및 빈도감사해요 마이클@jmp ,
이는 SAS 문서의 다른 설명에서 기대할 수 있는 것과는 다릅니다.
로지스틱 회귀가 선형 회귀와 다르게 동작하는 이유를 알고 계십니까?
론
Re: 로지스틱 회귀의 가중치 및 빈도론,
:age를 가중치 변수로 사용하여 PROC LOGISTIC에서 Big Class 예제를 실행해 보았는데, :age를 가중치 또는 freq 변수로 사용하여 JMP의 출력과 일치하는 것처럼 보였습니다.
proc 로지스틱 데이터=big_class;
체중나이;
모델 성별 = 체중;
달리다;
문안 인사,
남자 이름
Re: 로지스틱 회귀의 가중치 및 빈도마이클@jmp ,
추가 설명에 감사드립니다.
내가 올바르게 이해한다면 로지스틱 회귀에 대한 SAS 문서에는 가중치 사이에 차이가 있습니다.
SAS/STAT(R) 9.3 사용자 안내서
및 주파수:
SAS/STAT(R) 9.3 사용자 안내서
SAS에서와 같이 가중치 설명을 사용하여 회귀 추정을 재현하는 방법이 JMP에 있습니까?
론.
Re: 로지스틱 회귀의 가중치 및 빈도안녕 론_혼 ,
다음 답변이 귀하의 질문을 명확하게 하는 데 도움이 되기를 바랍니다.
1. 원래 답변에서 말했듯이 이를 문서화하는 작업을 더 잘 수행할 수 있습니다. 실제로는 Launch Fit Model 섹션의 Weights 설명을 통해서만 암시되지만 향후 버전에서는 설명을 더 명확하게 하기 위해 메모해 두겠습니다.
2. SAS 문서에 동등한 항목이 있는지는 잘 모르겠지만 빈도와 가중치 열을 모두 지정하는 경우 빈도와 가중치 열을 곱한 다음 다음을 사용하는 새 열을 생성하는 것과 동일해야 한다는 생각입니다. 해당 새 열을 분석의 빈도 열로 사용합니다.
3. 어떤 유형의 가중 표본 로지스틱 회귀 분석을 하려는지 잘 모르겠습니다. 그러한 분석을 통해 기대할 수 있는 내용의 예를 제공할 수 있습니까?
최상의,
남자 이름
Re: 로지스틱 회귀의 가중치 및 빈도감사합니다 마이클@jmp ,
귀하의 허락을 받아 몇 가지 추가 설명을 부탁드립니다:
- "...가중치는 주파수와 동일한 방식으로 처리됩니다." - 이 내용은 어디에도 기록되어 있나요? 아니면 출력의 어느 곳에나 표시됩니까?
- "...빈도 열과 가중치 열을 모두 지정한 경우에는 빈도 열에 가중치 열을 곱한 빈도가 대체된 것처럼 분석이 진행됩니다." - 이것이 무엇을 의미하는지 잘 모르겠습니다. SAS 문서에서 이에 상응하는 내용을 참조해 주실 수 있습니까?
- 그럼 JMP에서는 가중 표본 로지스틱 회귀를 수행할 수 있는 방법이 전혀 없나요?
최상의,
론
Re: 로지스틱 회귀의 가중치 및 빈도최소 제곱이나 정규 분포 모델을 사용하지 않는 플랫폼에서는 가중치가 빈도와 동일한 방식으로 처리됩니다. (아마도 귀하가 나열한 첫 번째 문서 링크에서 이를 더 명확하게 할 수 있을 것입니다.)
로지스틱 회귀 분석의 경우 가중치 변수는 빈도로 지정된 것과 동일한 방식으로 처리됩니다. 빈도 열과 가중치 열을 모두 지정한 경우에는 빈도 열에 가중치 열을 곱한 빈도가 대체된 것처럼 분석이 진행됩니다.
도움이 되었기를 바랍니다.
남자 이름
Re: 로지스틱 회귀의 가중치 및 빈도이것이 문서에 나와 있는 내용입니다.
Fit Model 플랫폼 출시
주파수
하지만 나는 여전히 가중치와 주파수를 대체하여 똑같은 결과를 얻을 것으로 기대하지 않습니다.
이에 대한 도움을 주시면 감사하겠습니다.
