作者anovachen (囧)
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标题[问题] Multinomial logistic回归与区别分析
时间Wed Jul 10 03:16:33 2013
区别分析的假设很严苛，
要求资料服从多变量常态分布...
偏偏我手中某资料库就是一堆变数严重违反常态性= =
(试过Box-Cox转换，但是多变量的要怎麽转??= ="")
还是说...要用无母数的区别分析>"<
所以我考虑用multinomial logistic regression，
假设Y有三类(A,B,C，非ordinal，没有大小关系)
那以A为参考组，分别算出
ln(π_B/π_A)=Xβ_B
ln(π_C/π_A)=Xβ_C
再把要进行区别的资料代入上述两式找出π最大者，
即可将该笔资料分类到该组中。
请问这种做法合理吗...?
(不晓得用类神经网路会不会更好=_=)
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◆ From: 111.255.24.111
※ 编辑: anovachen 来自: 111.255.24.111 (07/10 04:01)
1F：→ yhliu:模型中应没有 ε 项 ... 或者你还有未列在 X 的解释项? 07/10 10:55
翻阅Agresti的类别资料分析，没有ε才对，已修正。
但我很好奇为何没有残差项，
所以查了另外一本书《Logistic回归模型》(王济川 et al.)
残差是在ln()里面...(式2.6.2)
所以我应该要写成ln(π_B/π_A)=ln[(p_B+ε)/(p_A+ε)] ???
2F：→ yhliu:说找 logit 最大的不如说找 π 最大的 ... 耍考虑 A 类啊! 07/10 10:57
3F：→ yhliu:这做法就像在 binary response 依 logit 是正是负判定是0或1 07/10 10:58
4F：→ yhliu:不过, 实际上可能不是这样的...在 binary response 不一定以 07/10 10:58
5F：→ yhliu:π=0.5 做切割点, 在多分类也不一定要以等机率为切割准则. 07/10 10:59
6F：→ yhliu:一个或许更适当的方式是依各类反应的 marginal proportion 07/10 11:01
7F：→ yhliu:决定能否归入该类反应. 有两类以上符合者再定一个方式选择. 07/10 11:02
8F：推 Wush978:你要的是单纯分类的话，可以考虑random forest或svm 07/10 11:41
※ 编辑: anovachen 来自: 111.255.24.236 (07/12 02:10)
※ 编辑: anovachen 来自: 111.255.24.236 (07/12 02:24)