로지스틱 회귀 분석은 시뮬레이션 된 데이터에서 원래 모형 매개 변수를 추정 할 수 있습니까?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />JMP 및 Logistic Regression을 처음 사용하고 Logistic Regression을 사용하여 모델 매개 변수의 추정치를 테스트하고 싶습니다. 시뮬레이션에 넣은 모델 매개 변수 (베타)에서 범주 형 응답 데이터를 시뮬레이션했습니다. 나는 모든 다른 유형의 독립 변수를 포함 시켰습니다. 모형에서 공칭, 순서 및 연속. 그런 다음 난수 생성기를 사용하여 각 독립 변수를 생성하고 무작위로 생성 된 독립 변수의 각 인스턴스에 대한 응답 확률을 계산 한 다음 계산 된 응답 변수의 확률에 따라 응답 변수 (1 또는 0)를 생성했습니다. 나는 로지스틱 회귀 분석에 공급 한 많은 데이터 포인트 (각 데이터 '포인트'-모든 독립 변수와 해당 응답 변수의 한 인스턴스)가있을 때까지 이것을 반복했다. 내 질문은 :
1 로지스틱 회귀 분석에서 원래 베타를 추정 할 수 있습니까?
2. 데이터 포인트 수를 늘리면 추정치가 데이터를 생성하는 데 사용 된 실제 베타 값에 무조건 접근해야합니까?
삼. 로지스틱 회귀 분석의 더미 변수 방법으로 추정되는 명목 변수의 경우 어떻게됩니까? 3 개의 공칭 값을 취하는 독립적 인 변수가 있는데, 3 개의 해당 베타 값을 사용하여 시뮬레이션 된 데이터를 생성했습니다. 회귀 분석의 결과에는 두 개의 베타가 있으며 세 번째 값은이 두 가지 합계의 음수입니다 (방법을 올바르게 이해하면).
이 이해를 발전시키는 데 도움이 될 것입니다.
미리 감사드립니다.
Re : 로지스틱 회귀 분석은 시뮬레이션 된 데이터에서 원래 모형 매개 변수를 추정 할 수 있습니까?여기 나는 나 자신에게 답장을하고있다. 그러나 여러 시뮬레이션을 수행했으며 여기에 내가 찾은 것이 있습니다. JMP에서 가정 한 DOF를 갖는 범주 형 변수 계수 (베타)로 데이터를 시뮬레이션하는 경우 N 시뮬레이션 변수 계수 a1, a2, a3 .... aN의 값을 [a1, a2, a3 ... aN으로 지정해야합니다. =-(a1 + a2 + a3 ... a (N-1)]. 이 경우 시뮬레이션 된 데이터에 대해 로지스틱 회귀를 실행하여 원래 값을 정확하게 추정합니다. 제약 조건에 따라 마지막 계수 aN을 사용하지 않으면 : aN =-(a1 + a2 + a3 ... a (N-1), 임의로 다른 값을 할당하면 추정 계수 추정치가 다릅니다. 원래 값보다. 그러나 추정 된 베타는 원래 베타 값에서 계산 된 확률과 동일한 확률 값을 산출합니다.
Re : 로지스틱 회귀 분석은 시뮬레이션 된 데이터에서 원래 모형 매개 변수를 추정 할 수 있습니까?Sectio 11.5.2는 이것을 조금, 특히 p. 217 여기에서 모수 추정값이 고유하지 않다는 점에 유의하십시오. 그러나 (216-217 페이지에서와 같이) 분석의 매개 변수화와 일치하는 시뮬레이션 모델을 사용하는 경우 시뮬레이션이 올바른지 종종 확인할 수 있습니다.
Re : 로지스틱 회귀 분석은 시뮬레이션 된 데이터에서 원래 모형 매개 변수를 추정 할 수 있습니까?감사. 나는 당신 책의 12.2.2 절을 살펴 보았습니다. 이 예제의 시뮬레이션에는 베타가 추정되는 연속 변수가 포함되어 있습니다. 내 질문은 더미 변수로 구현되는 명목 변수에 관한 것입니다. 따라서 변수가 가능한 값으로 A1, A2 및 A3을 취하면 계수 b1, b2 및 b3과 같이 더미 변수에 해당하는 절편 및 b1 및 b2 만 JMP에 의해 뱉어집니다. 데이터를 시뮬레이션하는 데 사용 된 orignal b1, b2 및 b3과 비교하기 위해 이러한 추정값을 어떻게 변환합니까?
Re : 로지스틱 회귀 분석은 시뮬레이션 된 데이터에서 원래 모형 매개 변수를 추정 할 수 있습니까?1) 그렇습니다.
2) 예.
3) 파라미터 화에 의존하지만, 기준 레벨은 일반적으로 절편 추정치와 결합됩니다.
이 주제에 대한 자세한 내용은 SAS로 데이터 시뮬레이션 특히 12.2.2 절.
효과 매개 변수화에 대한 설명은 SAS / STAT (R) 12.3 사용 설명서
Re : 로지스틱 회귀 분석은 시뮬레이션 된 데이터에서 원래 모형 매개 변수를 추정 할 수 있습니까?세 번째 질문은 두 변수의 계수를 함께 결정하려고하므로 공분산의 초기 문제로 돌아갑니다.
Re : 로지스틱 회귀 분석은 시뮬레이션 된 데이터에서 원래 모형 매개 변수를 추정 할 수 있습니까?감사. 독립 변수 사이에 상호 작용을 사용하지 않았습니다. 각 IV는 서로 독립적입니다.
당신의 대답은 시도 할 한 가지를 제공합니다. 하나의 변수로 데이터를 시뮬레이션하고 시뮬레이션 된 데이터에서 내 "참"베타를 추정 할 수 있는지 확인합니다.
공칭 변수 대신 사용되는 더미 변수 해석에 대한 세 번째 질문에 대한 제안 사항이 있습니까?
Re : 로지스틱 회귀 분석은 시뮬레이션 된 데이터에서 원래 모형 매개 변수를 추정 할 수 있습니까?변수 사이의 공분산을 설명 할 수 없기 때문에 아니요라고 말하고 싶지만 오늘은 통계 지식이 매우 모호합니다.
그러나 일반적으로 모델에 한 번에 여러 개의 매개 변수가 있거나 상호 작용 항이 있으면 베타를 재생성하지 못할 수 있습니다.
한 번에 하나의 변수 (일 변량)를하고 있다면.
