Régression logistique multivariéeJ'utilise JMP Pro 14.1 pour ajuster une régression logistique multivariée. La variable de réponse Y est nominale et toutes les colonnes de la matrice de conception X sont numériques continues. J'ai quelques questions sur la sélection des fonctionnalités et la prédiction inverse.
1) Lorsque j'utilise la régression logistique pas à pas pour la sélection de fonctionnalités, je ne trouve pas l'option de « régression logistique pas à pas » dans la liste déroulante Personnalité. La régression pas à pas n'est-elle pas appliquée au cas où Y est nominal ?
2) Si la régression logistique pas à pas n'est pas applicable avec JMP, existe-t-il un moyen d'effectuer une validation croisée pour la régression logistique ?
3) Comment illustrer les résultats de la prédiction inverse pour la régression logistique multivariée ? Chaque fois que j'obtiens une fenêtre de prédiction inverse pour une variable (celle sur laquelle j'ai mis une valeur vide), quelles sont les valeurs par défaut pour les autres variables ? Cela signifie-t-il que lorsque d'autres variables sont fixes, nous avons une confiance de 95 % que lorsque la variable d'intérêt se trouve dans la fenêtre prédite, nous pouvons avoir P(Y=1)=0,9 (ou d'autres valeurs) ?
Re : Régression logistique multivariéeOui, maintenant je vois ça. Merci à tous pour votre aide.
Re : Régression logistique multivariéeÊtes-vous sûr que ce n'est pas là ?Vous pouvez le voir sur la capture d'écran de Mark avec une variable de réponse nominale.Je suppose que vous ne voyez pas la barre de défilement dans la liste déroulante Personnalité.Vous devez faire défiler un peu pour le voir.
Re : Régression logistique multivariéeMaintenant, je sais quel est le problème. Lorsque je mets le type nominal de variable dans le champ Y, je ne vois pas l'option « régression généralisée » de la liste de personnalité. Le type de Y doit être numérique continu. Dans mon cas, la valeur Y est 0 ou 1. Je pense que je devrais choisir Binomial comme distribution.
Re : Régression logistique multivariéeSuivez cet exemple.
- Ouvrez la table de données Big Class à partir du dossier Sample Data.
- Sélectionnez Analyser > Ajuster le modèle.
- Remplissez la boîte de dialogue de lancement comme indiqué ci-dessous :
- Cliquez sur Lasso (méthode par défaut) et sélectionnez la méthode par étapes, telle que l'élimination en amont, puis cliquez sur Aller.
Dans votre cas, vous devriez probablement utiliser la distribution de Poisson, car vous disposez de données de comptage.
Re : Régression logistique multivariéeJ'ai essayé un modèle linéaire généralisé avec un binôme comme distribution et un logit comme fonction de lien, mais je ne vois toujours aucune option de régression pas à pas dans la liste déroulante du triangle rouge. Pourriez-vous montrer lequel je peux sélectionner dans la liste ?
Re : Régression logistique multivariéeVous pourriez également envisager de changer le raccord Personnalité réglage sur Régression généralisée . Vous pouvez sélectionner des méthodes et des options d'estimation après avoir cliqué sur Exécuter et lancé la plateforme. Stepwise est disponible pour les réponses nominales. Vous disposez de plusieurs autres choix pour la sélection de variables, tels que LASSO.
Re : Régression logistique multivariéeSalut @lzhang83 ,
Stepwise n'est pas disponible avec les réponses non continues. Puisque vous disposez de Pro, il existe un rôle de colonne Validation dans la boîte de dialogue Ajuster le modèle.Vous devrez d'abord créer une colonne de validation (illustré ici : https://www.youtube.com/watch?v=M5_mECc4NAg).Malheureusement, je n'ai pas de réponse toute prête sur les trucs de prédiction inverse et je dois partir.Si personne d'autre ne répond entre-temps, j'essaierai d'y revenir.
