CIAO,
Ho una regressione logistica multinomiale di 3 classi: 0, 1 e 2 e ho associato modelli individuali (tramite Fit Y by X) per N parametri.
Ora sto esaminando uno studio di tipo sensibilità in cui ogni parametro è assunto a certi livelli (ad esempio a min, max ecc.). Ho calcolato le probabilità a ogni livello di parametro. Mi piace classificare la probabilità di cambiamento in ogni classe (0, 1 e 2) a causa di ciascuna di queste azioni dei parametri, il che è anche facile.
Ovviamente ogni Prob è calcolato da funzioni Lin (in questo caso entrambe le funzioni sono lineari) - ogni linea con valore p specifico su pendenze e intercette. Qual è il modo consigliato e/o più veloce per calcolare una sorta di livello di confidenza di probabilità sui parametri selezionati ?livelli?
A questo punto, ho dati piuttosto scalari dalla mia popolazione iniziale, dati scalari per ciascun parametro con le formule associate di Lin[Y] e Prob[Z] con le statistiche della popolazione... Penso che avrei dovuto applicare le modifiche ai parametri ai miei dati originali sulla popolazione e poi esaminare l'intervallo di confidenza dalle distribuzioni di probabilità (poiché sospetto che questa sarà la tua risposta). Speravo che ci potesse essere un altro modo, forse una formula esplicita, tramite uno script.
Grazie in anticipo per il vostro aiuto.
