Contingency Analysis에서 모델 선택을 수행하는 방법내 도메인은 소비자 조사입니다.7개의 설명 변수와 1개의 응답 변수가 있습니다.모두 범주형입니다.
내 목표는 응답 변수를 설명 변수 중 하나 또는 조합으로 바꾸는 것입니다.
내 접근 방식:
- 응답과 함께 각 설명 변수의 우발 분석을 수행합니다.
- 우발 분석에서 R-제곱(U)이 가장 높은 설명 변수를 선택합니다.수준 수가 다르기 때문에 우도비 또는 Pearson 카이제곱 값이 모델 선택에 도움이 되지 않을 것이라고 생각합니다.
- 연결 측정값 테이블에서 Lambda 및 Uncertainty 값을 사용합니다.가장 높은 값을 가진 설명 변수를 선택하십시오.
아래는 변수와 contingency analysis의 결과를 요약한 것이다.
변수 # | # 레벨 | Rsq(U) | LR-치 스퀘어 | 피어슨 카이 제곱 | 람다 비대칭(C|R, R|C) | 람다 심. | 불확도 계수(C|R, R|C) | 불확실성 계수(Sym) |
ㅏ | 4 | .08 | 248 | 268 | .08, .13 | .1 | .08, .08 | .08 |
비 | 삼 | .02 | 76 | 75 | .06, .02 | .04 | .02, .03 | .03 |
씨 | 10 | .04 | 136 | 153 | .05, .04 | .045 | .04, .03 | .034 |
디 | 10 | .31 | 961 | 1207 | .33, .13 | .22 | .3, .2 | .245 |
이자형 | 18 | .34 | 1056 | 1498 | .34, .1 | .21 | .34, .19 | .24 |
에프 | 40 | .345 | 1084 | 1590년 | .34, .05 | .17 | .35, .15 | .21 |
G | 6 | .32 | 1000 | 1286 | .35, .28 | .31 | .32, .26 | .29 |
반응 변수에는 6개의 수준이 있습니다.
변수 D, E, F, G의 수준은 강도 오름차순으로 정렬됩니다.하한선과 상한선이 비슷하다고 가정합니다.
질문:
- 설명된 접근 방식이 유효한가요?
- D,E,F,G(나는 G를 선택하는 경향이 있음)의 변수 중 하나를 A,B,C의 하나 이상의 변수와 결합하여 더 나은 모델(즉, 응답에 대한 더 나은 대체)을 얻을 수 있습니까?그렇다면 어떻게 이를 수행할 수 있으며 최상의 모델을 선택하기 위해 어떤 메트릭을 사용할 수 있습니까?
해석학다른Re: Contingency Analysis에서 모델 선택을 수행하는 방법고마워, 마크!
과거에 로지스틱 회귀를 사용했지만 이진 응답(예: 안정/불안정)만 사용했습니다. 이 사례는 훌륭한 학습 기회가 될 것입니다. 바로 얻을 것입니다!Re: Contingency Analysis에서 모델 선택을 수행하는 방법양방향 분할표 분석은 그 자체로 유효하지만 목적에는 충분하지 않습니다. 모든 변수를 결합하는 선형 예측 변수를 사용하는 로지스틱 회귀는 요구 사항을 더 잘 충족할 것입니다.
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