다변량 로지스틱 회귀다변량 로지스틱 회귀 분석을 위해 JMP Pro 14.1을 사용하고 있습니다. 반응 변수 Y는 명목형이고 설계 행렬 X의 모든 열은 연속 숫자형입니다. 특징 선택과 역 예측에 관해 몇 가지 질문이 있습니다.
1) 기능 선택을 위해 단계적 로지스틱 회귀를 사용할 때 성격 드롭다운 목록에서 "단계적 회귀" 옵션을 찾을 수 없습니다. Y가 명목인 경우에는 단계적 회귀가 적용되지 않습니까?
2) JMP에서 단계적 로지스틱 회귀를 적용할 수 없는 경우 로지스틱 회귀에 대해 교차 검증을 수행할 수 있는 방법이 있습니까?
3) 다변량 로지스틱 회귀분석의 역예측 결과를 어떻게 설명하나요? 한 변수에 대해 하나의 역 예측 창(빈 값을 입력한 창)을 얻을 때마다 다른 변수의 기본값은 무엇입니까? 이는 다른 변수가 고정되었을 때 관심 변수가 예측 창 내에 있을 때 P(Y=1)=0.9(또는 다른 값)를 가질 수 있다는 95% 신뢰도를 갖는다는 것을 의미합니까?
답: 다변량 로지스틱 회귀네, 이제 알겠습니다. 도움을 주셔서 감사합니다.
답: 다변량 로지스틱 회귀거기에 없는 게 확실해요?Mark의 스크린샷에서 명목형 반응 변수를 볼 수 있습니다.성격 드롭다운 목록에 스크롤 막대가 표시되지 않는 것 같습니다.보려면 조금 위로 스크롤해야 합니다.
답: 다변량 로지스틱 회귀이제 문제가 무엇인지 알았습니다. Y 필드에 명목형 변수를 입력하면 성격 목록에서 "일반화 회귀" 옵션이 보이지 않습니다. Y 유형은 연속 숫자여야 합니다. 제 경우에는 Y 값이 0 또는 1입니다. 나는 분포로 이항을 선택해야 한다고 생각합니다.
답: 다변량 로지스틱 회귀이 예를 따르십시오.
- Sample Data 폴더에서 Big Class 데이터 테이블을 엽니다.
- 분석 > 적합 모델을 선택합니다.
- 아래와 같이 시작 대화 상자를 완료합니다.
- Lasso(기본 방법)를 클릭하고 Backward Elimination과 같은 단계별 방법을 선택한 후 Go를 클릭합니다.
귀하의 경우에는 개수 데이터가 있으므로 포아송 분포를 사용해야 할 것입니다.
답: 다변량 로지스틱 회귀이항을 분포로, 로짓을 연결 함수로 사용하여 일반화 선형 모델을 시도했지만 여전히 빨간색 삼각형 드롭다운 목록에서 단계적 회귀에 대한 옵션을 볼 수 없습니다. 목록에서 어떤 것을 선택할 수 있는지 보여 주시겠어요?
답: 다변량 로지스틱 회귀피팅 변경을 고려해 볼 수도 있습니다. 성격 설정 일반화 회귀 . 실행을 클릭하고 플랫폼이 시작된 후 추정 방법과 옵션을 선택할 수 있습니다. 단계적 반응은 명목 반응에 사용할 수 있습니다. LASSO와 같은 변수 선택을 위한 몇 가지 다른 선택 사항이 있습니다.
답: 다변량 로지스틱 회귀안녕 @lzhang83 ,
비연속 응답에는 단계적 방법을 사용할 수 없습니다. Pro가 있으므로 Fit Model 대화 상자에 유효성 검사 열 역할이 있습니다.먼저 유효성 검사 열을 만들어야 합니다(여기에 표시됨: https://www.youtube.com/watch?v=M5_mECc4NAg).불행하게도 역예측에 대해서는 준비된 답이 없어서 떠나야 합니다.그동안 아무도 대답하지 않으면 이 문제로 다시 돌아오도록 노력하겠습니다.
