矛盾的排名：群體均值與名目邏輯迴歸我們有四個類別，每個類別有 1000 個（連續）回應。平均反應的順序為 A < B < C << D。名目邏輯迴歸所得到的順序為 A < C < B << D。 （B 和 C 的平均數之差為 1.64%）。我理解名目邏輯迴歸是基於不同排序的似然比，但令我困惑的是，當因變數和自變數互換時，即回應作為 f（類別）與類別作為 f（回應），而同一資料集會得出不同的順序。
進階統計建模基礎資料分析與建模消費者與市場研究數據探索與視覺化預測建模和機器學習品質與工藝工程回复：矛盾的排名：組均值與名義邏輯回歸我不確定“名義邏輯回歸獲得的順序”的含義，因為“名義”意味著沒有順序。
但總的來說，這裡有兩個模型。 無論您如何從兩者中得出結論，他們都不必同意。 但是您需要驗證它們中的每一個，以決定哪個更值得信賴，或者兩者都不是。
一個問題：B 和 C 之間的差異在一個模型中是否顯著。 如果不是，則沒有什麼可爭論的，因為根據該模型，順序是不確定的。回复：矛盾的排名：組均值與名義邏輯回歸感謝您的有用評論。
這是來自類似數據集的另一個示例（每個類別 250 個響應）。
樣本均值：A < B < C << D。（D 明顯高於 A 或 B）。
標稱對數：B < C < A < D。
名義回歸對沒有有序信息的類別進行排序。
所以對於類別排名，當響應是因變量時，我們得到第一個排名。
但是當我們嘗試根據響應獲得類別順序時，我們得到了第二個排名。
我不明白為什麼這兩個模型應該不同意。
回复：矛盾的排名：組均值與名義邏輯回歸您還沒有解釋“通過名義邏輯回歸獲得的順序”是什麼意思。 這是我的猜測，你的意思是邏輯圖中出現的順序，如下圖所示？
如果是這樣的話，你對這個情節有誤解。 這些標籤按字母順序排列。 正如我之前提到的，“名義”意味著沒有順序。 如果您從名義邏輯回歸中得出某種順序，我相信這一定是某種概率度量。 而且我不認為你的情況是這樣的。
回复：矛盾的排名：組均值與名義邏輯回歸非常感謝您糾正我的誤解。 如果可以的話，我有一個後續問題。 如果我們知道均值的等級，那麼基於這些等級執行有序邏輯回歸是否有效？ 再次感謝，
湯姆
回复：矛盾的排名：組均值與名義邏輯回歸
如果我們知道均值的等級，那麼基於這些等級執行有序邏輯回歸是否有效？
我不確定我是否理解您的要求，但是當對值強加順序時，序數邏輯回歸通常只是一種有效的方法是合乎邏輯的前運行模型，即：
- Small、Medium、Large：序數邏輯回歸是合適的
- 供應商 A、供應商 B、供應商 C、供應商 D：序數邏輯回歸不合適
回复：矛盾的排名：組均值與名義邏輯回歸感謝您的答复。
我已經知道類別的順序意味著：
A < B < C < D。
Q1：現在，如果我運行序數邏輯回歸，P 值是否
為似然比檢驗提供有用的附加信息
超越方差分析？
Q2：作為方差分析的替代方法，比較 P 值是否有效
在所有可能的排名中？ 我想更好地理解
為什麼這是有效的或無效的。
謝謝，這是我最後的問題！
湯姆
回复：矛盾的排名：組均值與名義邏輯回歸如果您可以實際發布您的分析，這可能會很有用，這樣我們就可以更好地了解我們在說什麼。 如果您可以陳述感興趣的問題或假設，它也會很有用。
同時，如果以下一般性評論對您仍然有意義，我正在嘗試另一種方式來看看它是否可以幫助您理解您手中的問題。
對於 Q1，這裡是使用 JMP 樣本數據中的 Iris 數據的示例。 這是物種〜萼片長度的邏輯回歸。 我在屏幕截圖中突出顯示的 p 值意味著什麼：Sepal 可以看出三個類別之間存在差異。 但僅此而已，僅此而已。
在報告的下方，有這份估計報告。 這裡的 p 值表明 setosa-vs-virginica 和 versicolor-vs-virginica 是可分離的。 但僅此而已，僅此而已。 沒有訂單。
對於第二季度，我不確定您指的是哪個報告。 以下是“All Pairs，Tukey 的 HSD”的截圖
要解釋此報告，您可能需要查看此文檔：所有成對比較本文檔位於標準最小二乘平台下，但結果等同於用 X 擬合 Y 中的結果。（由於排序不同，數字可能因符號而異。）
請仔細閱讀文檔的第一段。 當您逐對比較時，不同的統計數據具有不同的含義。 特別是，你應該尋找像“pairwise”和“joint”這樣的詞。 這與多重比較有關。 你可能想閱讀這個 wiki 頁面來理解為什麼這些詞很重要：多重比較問題
