研究にJMPの[消費者調査] > [選択モデル]を使用しています。論文に使用したモデル名を記載するように指示されました。モデル名を教えていただけますか？また、決定係数(R2)を記載するように指示されました。計算することは可能ですか？
研究にJMPの[消費者調査] > [選択モデル]を使用しています。論文に使用したモデル名を記載するように指示されました。モデル名を教えていただけますか？また、決定係数(R2)を記載するように指示されました。計算することは可能ですか？
こんにちは@Syoshinnsya2024 、
コミュニティへようこそ！
選択モデルに関連する JMP ヘルプ セクションを既に確認しましたか? : 選択プラットフォームの概要
「選択プラットフォームは、条件付きロジスティック回帰の形式を使用して、構成が好まれる確率を推定します。単純なロジスティック回帰とは異なり、選択モデリングでは線形モデルを使用して、被験者の特性だけでなく、応答属性に基づいて選択をモデル化します。 」
選択モデルをより深く理解するための記事や文献もいくつか提供されています。
- Louviere, JJ、Flynn, TN、およびMarley, AA（2015）。ベスト・ワースト・スケーリング：理論、方法、応用ケンブリッジ：ケンブリッジ大学出版局。
- Train, KE (2009)。離散選択法とシミュレーション。第 2 版。ケンブリッジ大学出版局。
- Rossi, PE, Allenby, GM, McCulloch, R. (2005).ベイズ統計とマーケティング. 英国チチェスター: John Wiley & Sons.
これは一種のロジスティック回帰に基づいているため、「従来の」R² にはアクセスできません。
ロジスティック回帰では、McFadden の疑似 R² を使用できます。
選択モデルの場合、logLikelihhod、AICc、BIC メトリックなど、尤度に関連するさまざまなメトリックを使用できます。ただし、複数のモデルを比較して、最も情報量が多く複雑でないモデルを選択する場合に最も役立ちます。
例の中で McFadden の疑似 R² を計算する場合、技術的には次の式を使用して計算できます。
( 擬似R二乗 - Wikipediaより)
Lm:完全モデルの対数尤度
L0:切片のみを持つモデルの対数尤度（定数因子値を追加し、モデル効果に使用します）。
「選択プロファイル」の例では、logLikelihood が -6 (または -2logLikelihood = 12) に等しい効果を持つモデルを実行します。
定数効果 (切片) のみを使用してモデルを実行すると、logLikelihood は -9 (または -2logLikelihood = 18) になります。
上記の式を使用すると、McFadden の疑似 R² は 0.333 と計算できます。
上記の手順を再現できるように、モデルに使用されるデータテーブルが添付されています。
この回答がお役に立てば幸いです。
