로짓: 지수화된 계수가 승산비와 같지 않은 이유는 무엇입니까(명목 예측 변수의 경우)?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />이 질문이 이 포럼에 정말 적합한지 확신할 수 없지만 그럼에도 불구하고 질문하겠습니다. 
JMP에서 로짓을 실행하고 있습니다. 내 이해는 계수를 지수화하면 X의 1 단위 변화에서 승산비의 변화를 얻는다는 것입니다.
이는 연속 독립 변수에는 완벽하게 작동하지만 명목(0,1) 독립 변수에는 적합하지 않습니다. 아래 예:
매개변수 추정의 경우 다음을 얻습니다.
기간 추정 절편 -1.516621
성별[여] 0.22189387
레벨1 /레벨2 확률 비율
남성 여성 0.6416016
여성 남성 1.5585996
남성의 승산비는 exp(-1.516621)=0.220486, 여성의 승산비는 exp(0.20461503)=1.2270525가 되어야 하지 않나요?
이것에 당황. 정말 도움을 주셔서 감사합니다. 감사해요!
Re: 로짓: 지수화된 계수가 내 승산비와 같지 않은 이유는 무엇입니까(명목 예측 변수의 경우)?나는 같은 문제가 있습니다. 토론이 저에게 많은 도움이 되었습니다.
범주가 명목에서 서수로 변경되어야 한다는 것이 여전히 이상해 보이지만 작동합니다!
감사해요Re: 로짓: 지수화된 계수가 내 승산비와 같지 않은 이유는 무엇입니까(명목 예측 변수의 경우)?데이터를 추가하는 방법에는 여러 가지가 있습니다.스크린샷을 포럼 게시물에 직접 붙여넣거나(아래에서 수행) 고급 편집기를 사용하여 파일을 첨부할 수 있습니다.
파일을 다운로드하지 않고도 작업을 빠르게 복제할 수 있기 때문에 많은 사람들이 단순히 데이터 테이블 코드/분석 코드를 게시하는 경우가 많습니다.모든 데이터 테이블의 팝업 메뉴에서 바로 스크립트를 가져올 수 있습니다.
Re: 로짓: 지수화된 계수가 내 승산비와 같지 않은 이유는 무엇입니까(명목 예측 변수의 경우)?안녕 크리스찬42 ,
아마도 더 넓은 관점에서 봐야 할 것입니다. 나는 jmp가 큰 생각으로 만들어졌다는 인상을 받았습니다. 이 경우 세 개 이상의 범주에 대한 것이므로 변수가 명목(순서가 지정될 수 없는 가장 원시적인 범주)인 경우 모두 "평균" 범주와 비교하는 것이 바람직합니다. 이 경우 누락된 계수는 1에서 다른 계수의 합을 뺀 값으로 계산할 수 있습니다(또는 메뉴에서 "확장된 추정치"를 요청하여). 한편 서수의 경우 각 범주를 그 위에 있는 범주와 비교하는 것이 이치에 맞습니다. 이 경우 누락된 범주에 대한 계수는 절편(상수)입니다.
또한 내 경험상 다른 통계 소프트웨어에서 흔히 볼 수 있는 것처럼 모델 플랫폼 내에서 수동으로 대비를 선언하는 것보다 미리 테이블에 "값 순서"를 설정하는 것이 더 빠릅니다.
주말이 끝나면 포럼에서 다른 사람들에 대한 생각을 더 많이 얻을 수 있을 것으로 기대합니다.
론
Re: 로짓: 지수화된 계수가 내 승산비와 같지 않은 이유는 무엇입니까(명목 예측 변수의 경우)?감사합니다 론!작동합니다!
성별을 서수 변수처럼 취급하는 것은 나에게 약간 반직관적입니다. 성별은 명목상의 포스터 아이처럼 보입니다. 이것은 2단계 속성(남/녀, 기혼/미혼, 대학 졸업/대학 없음 등)에 대해 서수를 사용해야 한다는 의미입니까? JMP에서 로짓을 실행할 때? 언제 명목을 사용하고 싶습니까?
또한 내가 명목을 사용할 때 계수가 "잘못된" 것처럼 보이지만(즉 승산비에 도달하기 위해 승산할 수 없음) 승산비는 여전히 어느 쪽이든 동일하게 표시된다는 것이 매우 이상해 보입니다(명목 또는 서수 변수). 로짓 수학이 작동한다고 생각한 방식을 고려할 때 옳지 않다고 생각합니다.
이것이 버그가 아니라 기능이라고 말하는 것 같고 동의하지 않을 만큼 충분한 지식이 있다고 생각하지 않지만 확실히 혼란스럽습니다!
데이터 또는 모델 출력("잘못된" 버전에서)을 공유하게 되어 기쁩니다. 하지만 서식을 엉망으로 만들지 않고 여기에 붙여넣는 방법을 알 수 없습니다.
다시 한 번 감사드리며 추가 의견이 있으면 알려주세요!
Re: 로짓: 지수화된 계수가 승산비와 같지 않은 이유는 무엇입니까(명목 예측 변수의 경우)?안녕 크리스찬42 ,
데이터 또는 적어도 전체 출력을 제공할 수 있다면 더 유용할 것입니다.
한편 나는 당신이 성별을 서수로 정의하고 승산비가 당신에게 더 이해가 가는지 볼 것을 제안합니다.
명목으로 선언하면 계수는 서로 대조되지 않고 범주 간의 비가중 평균과의 차이를 추정합니다.
서수로 선언하면 계수는 인접한 범주 간의 차이를 추정하고(두 범주 사이의 성별 경우) 그것이 당신이 기대하는 것이라고 생각합니다.
성별을 명목으로 한 번, 서수로 다시 한 번 모델을 실행하면 성별에 대한 계수를 제외하고는 본질적으로 동일한 결과를 얻을 수 있습니다. 명목 옵션을 사용하면 순서 계수보다 절반 크기의 계수를 얻어야 합니다.
그것은 jmp가 범주 사이의 대조를 구성하는 방식에 관한 것입니다.
도움이 되었기를 바랍니다.
론
