Équation aux limites, à la frontière de la phaseSalut.
J'ai des données où chaque ensemble semble avoir une limite linéaire entre les résultats "réussi" et "non réussi" à partir de tests à 2 facteurs. Existe-t-il un moyen de calculer l'équation aux limites entre les deux populations de résultats ?
Merci pour le conseil. Un exemple d'ensemble de données est joint.
Re : Équation de frontière, à la frontière de phaseIl existe des visualisations pour le modèle logistique pour aider à l'interprétation et à l'exploitation du modèle. J'ai utilisé l'ensemble de données Big Class dans le dossier Sample Data pour ajuster un modèle Logit( sex ) F( height, weight). Voici deux des parcelles :
J'ai défini les valeurs de taille et de poids pour obtenir (presque) une sortie nulle. Vous pouvez voir que la probabilité du résultat est essentiellement de 0,5 dans les deux cas.
Re : Équation de frontière, à la frontière de phaseC'est exact. Le Lin[Fail] stocke le prédicteur linéaire du modèle ajusté. Il représente le Logit. Lorsque le logit est égal à zéro, la cote est de 1, donc la probabilité d'échec et de non échec est égale.
Re : Équation de frontière, à la frontière de phaseMerci à tous! En m'appuyant sur la solution de régression logistique, j'ai remarqué que la fonction Lin[Fail] est positive pour la catégorie [Fail] et négative pour la catégorie [Pass]. Ainsi, il est intuitif de suggérer que Lin[Fail] est égal à zéro sur la frontière entre les catégories [Pass] et [Fail] prédites. Étant donné que la formule de Lin[Fail] est une sortie du modèle, l'assimilation de Lin[Fail] à zéro dans cette formule donne l'équation aux limites que je recherche.
Re : Équation de frontière, à la frontière de phaseUne autre méthode de classification populaire est régression logistique binaire . Voici le résultat d'une telle analyse de vos données :
La réponse est le logit( Result ) versus le prédicteur linéaire (combinaison linéaire), donc l'interprétation est peut-être plus familière que la fonction discriminante.
Voir le chapitre sur la Logistique nominale plate-forme dans Aider > Livres > Ajustement de modèles linéaires .
Partitionnement récursif fournit également une classification, mais en raison des fortes relations linéaires dans ce cas, cela nécessiterait de très nombreuses divisions. Un arbre aussi grand serait plus difficile à interpréter.
Re : Équation de frontière, à la frontière de phaseCet exemple est un cas de classification. Il existe de nombreuses techniques pour atteindre cet objectif. L'un, en particulier, qui pourrait satisfaire votre besoin de "limite" est le fonction discriminante linéaire . Voici le résultat appliqué à vos données :
Cette classification est assez bonne pour la réponse binaire avec une erreur de classification de 1 sur 16.
Sélectionner Analyser > Méthodes multivariées > Discriminant . Sélectionnez le prédicteurs et cliquez Y, Covariables . Sélectionnez le réponse et cliquez X, Catégories . (Oui, cette façon semble à l'opposé de la signification habituelle des rôles d'analyse X et Y.) Cliquez sur D'ACCORD .
je vous propose de voir Aider > Livres > Méthodes multivariées et le chapitre sur la plateforme discriminante pour plus d'informations.
Re : Équation de frontière, à la frontière de phaseIl pourrait y avoir une meilleure façon ...... J'espère qu'un autre membre de la communauté prendra la parole ..... mais ce que vous voudrez peut-être essayer, c'est d'exécuter la régression et d'enregistrer les prévisions, puis d'utiliser la plate-forme de distribution, Ajuster une distribution de mélange Normal 2.Il vous donnera la moyenne et le sigma des 2 distributions, et à partir de là, vous devriez pouvoir estimer un point de division
