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大家好,最近在做可加模型相关的数据实验,衍生一些好奇想请教板上高手们 可加模型的形式将一般复回归的自变数再套上任意函数,使用上更具有弹性可以处理非线性的资料。但如果遇到类别变数时该如何处理呢?和回归一样建立虚拟变数吗? 另外也想到,回归建模的过程经常要筛选变数,已知的方法就有好几种,若碰到类别资料而建立虚拟变数,而筛选过程中又没将全部虚拟变数筛入,这样在理论上是否可行呢? --



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1F:→ yhliu: 通常二元变量会对比例 p 设定 logistic 变换再用线性或 09/19 06:59
2F:→ yhliu: additive model; 计数资料则对其理论值(期望值)取对数再 09/19 07:01
3F:→ yhliu: 套用 linear 或 additive model. 09/19 07:01
4F:→ totolink: y大,请问logistic变换的做法为何呢?若是多元变数如何 09/19 09:29
5F:→ totolink: 处理呢? 09/19 09:29
6F:→ totolink: 是暂时把类别变相当作依变项转成胜算比吗 09/19 09:58
7F:→ yhliu: Y_i independently distributed as binormal(n_i,p_i(x_i)) 09/20 07:50
8F:→ yhliu: Assume log(p_i(x_i)/(1-p_i(x_i))) = f(x_i) 09/20 07:51
9F:→ yhliu: logistic-linear: f(x_i) = b_0+b_1 x_1i+...+b_k x_ki 09/20 07:52
10F:→ yhliu: additive model: f(x_i) = f_1(x_1i)+...+f_k(x_ki) 09/20 07:53
11F:→ totolink: y大你好,你说的状况是y为二元分配,想问的是如果y是数 09/20 10:55
12F:→ totolink: 值型,但X中有几种变量是类别资料该如何解决呢? 09/20 10:56
13F:→ yhliu: 你不是类别反应变项, 是自变项为类别型? 那根本没问题! 09/20 14:34
14F:→ yhliu: 如果是用套装软体, 采用能处理类别自变项的程序, 该类程序 09/20 14:35
15F:→ yhliu: 会自动建类别变项的虚拟变数, 变项选择是整个类别变项做考 09/20 14:38
16F:→ yhliu: 虑的, 不是一个类别变项的各虚拟变数分别考虑. 09/20 14:39







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