costruire una funzione di perdita per l'adattamento non lineareVedo una domanda simile senza risposta, quindi non molte speranze ma proviamo.
Diciamo che voglio eseguire un adattamento non lineare (ad esempio una funzione logistica) e quindi utilizzare il test del rapporto log o AIC per dimostrare che si adatta meglio del lineare. Comprendo che è necessario costruire una funzione di perdita appropriata e quindi il rapporto sulla soluzione mostrerà la probabilità logaritmica. Cosa metto nella funzione di perdita?
C'è un altro modo per ottenere LL di un adattamento non lineare?
Grazie!
Re: costruire una funzione di perdita per l'adattamento non lineareil mio problema è stato risolto passando da JMP10 a JMP15 (per ora solo come prova). C'è una finestra di dialogo Curve Fit che fa esattamente quello di cui ho bisogno.Re: costruire una funzione di perdita per l'adattamento non linearesì, ho visto quell'esempio. Tuttavia, fornisce istruzioni su come verificare l'ipotesi sulla regressione logistica (cioè, con variabile di risposta categoriale). Sto cercando di confrontare due modelli con variabili di risposta continue: uno lineare, uno non lineare.
Ma grazie!
Re: costruire una funzione di perdita per l'adattamento non lineareTi consiglio di consultare la Guida > Libreria di documenti JMP > Modellazione predittiva e specializzata > Capitolo: Regressione non lineare > Sezione: Esempio di massima verosimiglianza: Regressione logistica. La procedura e il processo sono completamente spiegati e viene fornito un esempio che risulta in -2L per il valore della perdita del modello montato.
