안녕,
0, 1, 2의 3개 클래스에 대한 다항 로지스틱 회귀가 있고 N개 매개변수에 대한 개별 모델(Fit Y by X를 통해)이 연관되어 있습니다.
저는 이제 각 매개변수가 특정 수준(예: 최소, 최대 등)에서 가정되는 민감도와 같은 연구를 살펴보고 있습니다. 저는 각 매개변수 수준에서 계산된 확률을 가지고 있습니다. 저는 이러한 각 매개변수 동작으로 인한 각 클래스(0, 1 및 2)의 확률 변화를 순위 매기는 것을 좋아하는데, 이것도 쉽습니다.
분명히 각 Prob는 Lin 함수에서 계산됩니다(이 경우 두 함수 모두 선형입니다) - 각 선은 기울기와 절편에 대한 특정 p 값을 갖습니다. 선택된 매개변수에 대한 확률의 신뢰 수준을 계산하는 데 권장되거나 가장 빠른 방법은 무엇입니까?수준?
이 시점에서 저는 초기 모집단에서 다소 스칼라 데이터를 얻었습니다. 각 매개변수에 대한 스칼라 데이터와 Lin[Y] 및 Prob[Z]의 관련 공식, 모집단 통계... 원래 모집단 데이터에 매개변수 변경 사항을 적용한 다음 확률 분포의 신뢰 구간을 살펴봐야 했던 것 같습니다(이것이 귀하의 답이 될 것이라고 생각하기 때문입니다). 스크립트를 통한 다른 방법(아마도 명시적인 공식)이 있었을 것이라고 생각했습니다.
귀하의 도움에 미리 감사드립니다.
