Logit: 指数化された係数がオッズ比と等しくないのはなぜですか (名義予測変数の場合)?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />この質問がこのフォーラムに本当に適しているかどうかはわかりませんが、それでも私はそれに行きます 
JMPでlogitを実行しています。 私の理解では、係数をべき乗すると、X の 1 単位の変化からオッズ比の変化が得られます。
これは、連続独立変数に対しては完全に機能しますが、名義 (0,1) 独立変数に対しては機能しません。 以下の例:
パラメータ推定値については、次のように取得しています。
期間推定切片 -1.516621
性別[女] 0.22189387
レベル1/レベル2のオッズ比
男性 女性 0.6416016
女性 男性 1.5585996
男性のオッズ比は exp(-1.516621)=0.220486 で、女性のオッズ比は exp(0.20461503)=1.2270525 ではないでしょうか?
これに困惑。 助けていただければ幸いです。 ありがとう！
Re: ロジット: 累乗係数がオッズ比と等しくないのはなぜですか? (名義予測子の場合)私は同じ問題を抱えています。 ディスカッションは私を大いに助けてくれました。
カテゴリを名義から序数に変更する必要があるのはまだ奇妙に思えますが、うまくいきます!
ありがとうRe: ロジット: 累乗係数がオッズ比と等しくないのはなぜですか? (名義予測子の場合)データを追加するには多くの方法があります。スクリーンショットをフォーラムの投稿に直接貼り付けるか (以下で行います)、詳細エディターを使用してファイルを添付することができます。
多くの場合、多くの人が単にデータ テーブル コード/分析コードを投稿するだけです。これにより、ファイルをダウンロードすることなく作業をすばやく複製できるからです。スクリプトは、任意のデータ テーブルのポップアップ メニューから直接取得できます。
Re: ロジット: 累乗係数がオッズ比と等しくないのはなぜですか? (名義予測子の場合)やあクリスチク42 、
もっと広い視野で見たほうがいいかもしれません。 jmp は大きく考えて構築された印象を受けます。この場合、2 つ以上のカテゴリに関するものであるため、変数が名義 (順序付けできない最も基本的なカテゴリ) である場合、それらすべてを「平均」カテゴリと比較することが望ましいです。この場合、不足している係数は、1 から他の係数の合計を引いて計算できます (または、メニューから「拡張推定値」を要求するだけです)。一方、序数については、各カテゴリをその上のカテゴリと比較することは理にかなっています。この場合、欠損カテゴリの係数は切片 (定数) です。
さらに、私の経験から、他の統計ソフトウェアで一般的に行われているように、モデル プラットフォーム内で手動で対比を宣言するよりも、事前にテーブルに「値の順序付け」を設定する方が高速です。
週末が終わったら、フォーラムで他の人たちの考えをもっと得ることができると思います.
ロン
Re: ロジット: 累乗係数がオッズ比と等しくないのはなぜですか? (名義予測子の場合)ありがとうロン！それはうまくいきます！
性別を順序変数のように扱うのは、少し直感に反します。 性別は名目上の子供のようです。 これは、2 レベルの属性 (M/F、既婚/独身、大卒/大学なしなど) に序数を使用する必要があるという意味ですか? JMPでlogitを実行するときは? いつ名義を使用したいですか?
また、名義を使用すると、係数が「間違っている」ように見える (つまり、オッズ比を得るために係数を累乗できない) のに、オッズ比はどちらの方法でも同じように表示されるのは非常に奇妙に思えます (名義を使用)または順序変数)。 ロジット数学が機能すると私が思っていた方法を考えると、それは正しくありません。
これはバグではなく機能だとおっしゃっているように聞こえますが、同意できないほどの知識はないと思いますが、紛らわしいのは確かです!
データまたはモデルの出力 (「間違った」バージョンから) を喜んで共有したいと思いますが、書式設定を混乱させずにここに貼り付ける方法がわかりません。
重ねてお礼申し上げます。他にご意見がありましたらお知らせください。
Re: ロジット: 累乗係数がオッズ比と等しくないのはなぜですか? (名義予測子の場合)やあクリスチク42 、
データまたは少なくとも出力全体を提供できれば、より便利です。
それまでの間、性別を序数として定義し、オッズ比がより理にかなっていることを確認することをお勧めします.
公称と宣言すると、係数は互いに対照的ではなく、カテゴリ間の非加重平均との差を推定します。
序数として宣言すると、係数は隣接するカテゴリ間の差を推定します (2 つの間の性別の場合)。
性別を名義としてモデルを 1 回実行し、もう一度序数としてモデルを実行すると、性別の係数を除いて、本質的に同じ結果が得られるはずです。名義オプションを使用すると、順序係数の半分のサイズの係数が得られます。
jmp がカテゴリ間の対比を構築する方法がすべてです。
お役に立てれば。
ロン
