こんにちは、
0、1、2 の 3 つのクラスの多項ロジスティック回帰があり、N 個のパラメータに対して個別のモデル (Fit Y by X 経由) が関連付けられています。
私は現在、各パラメータが特定のレベル（最小、最大など）にあると想定される感度のような研究を検討しています。私は、各パラメータ レベルで確率を計算しました。これらの各パラメータ アクションによる各クラス（0、1、2）の確率変化をランク付けしたいのですが、これも簡単です。
明らかに、各 Prob は Lin 関数 (この場合、両方の関数は線形) から計算されます。各線には、傾きと切片に特定の p 値があります。選択したパラメーター レベルに対する確率の信頼レベルのようなものを計算するための推奨される方法や最速の方法は何ですか?
この時点で、私は初期の母集団からスカラー データを取得しています。つまり、各パラメーターのスカラー データと、母集団統計の Lin[Y] と Prob[Z] の関連式です。元の母集団データにパラメーター変更を適用し、確率の分布から信頼区間を調べるべきだったと思います (おそらくこれが答えになるでしょう)。スクリプトを使用して、明示的な数式など、他の方法があるのではないかと期待していました。
ご協力をよろしくお願いいたします。
