Konstruieren Sie eine Verlustfunktion für die nichtlineare AnpassungIch sehe eine ähnliche Frage ohne Antwort, also nicht viel Hoffnung, aber lass es uns versuchen.
Angenommen, ich möchte eine nichtlineare Anpassung durchführen (z. B. eine logistische Funktion) und dann entweder den Log-Ratio-Test oder AIC verwenden, um zu zeigen, dass sie besser als linear passt. Ich verstehe, dass ich eine geeignete Verlustfunktion konstruieren muss, und dann zeigt der Lösungsbericht die Protokollwahrscheinlichkeit an. Was gebe ich in die Verlustfunktion ein?
Gibt es eine andere Möglichkeit, LL einer nichtlinearen Anpassung zu erhalten?
Vielen Dank!
Betr.: Konstruiere eine Verlustfunktion für nichtlinearen FitMein Problem wurde durch den Wechsel von JMP10 zu JMP15 gelöst (vorerst nur als Test). Dort gibt es einen Kurvenanpassungsdialog, der genau das tut, was ich brauche.Betr.: Konstruiere eine Verlustfunktion für nichtlinearen FitJa, das Beispiel habe ich gesehen. Es enthält jedoch Anweisungen zum Testen der Hypothese zur logistischen Regression (dh mit kategorialer Antwortvariable). Ich versuche, zwei Modelle mit kontinuierlichen Antwortvariablen zu vergleichen - eines linear, eines nichtlinear.
Aber danke!
Betr.: Konstruiere eine Verlustfunktion für nichtlinearen FitIch empfehle Ihnen, Hilfe > JMP Documentary Library > Predictive and Specialized Modeling > Chapter: Nonlinear Regression > Section: Example of Maximum Likelihood: Logistic Regression zu lesen. Das Verfahren und der Prozess werden vollständig erklärt und ein Beispiel gegeben, das zu -2L für den Verlustwert des angepassten Modells führt.
