作者anovachen (囧)
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標題[問題] Multinomial logistic迴歸與區別分析
時間Wed Jul 10 03:16:33 2013
區別分析的假設很嚴苛，
要求資料服從多變量常態分布...
偏偏我手中某資料庫就是一堆變數嚴重違反常態性= =
(試過Box-Cox轉換，但是多變量的要怎麼轉??= ="")
還是說...要用無母數的區別分析>"<
所以我考慮用multinomial logistic regression，
假設Y有三類(A,B,C，非ordinal，沒有大小關係)
那以A為參考組，分別算出
ln(π_B/π_A)=Xβ_B
ln(π_C/π_A)=Xβ_C
再把要進行區別的資料代入上述兩式找出π最大者，
即可將該筆資料分類到該組中。
請問這種做法合理嗎...?
(不曉得用類神經網路會不會更好=_=)
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◆ From: 111.255.24.111
※ 編輯: anovachen 來自: 111.255.24.111 (07/10 04:01)
1F：→ yhliu:模型中應沒有 ε 項 ... 或者你還有未列在 X 的解釋項? 07/10 10:55
翻閱Agresti的類別資料分析，沒有ε才對，已修正。
但我很好奇為何沒有殘差項，
所以查了另外一本書《Logistic迴歸模型》(王濟川 et al.)
殘差是在ln()裡面...(式2.6.2)
所以我應該要寫成ln(π_B/π_A)=ln[(p_B+ε)/(p_A+ε)] ???
2F：→ yhliu:說找 logit 最大的不如說找 π 最大的 ... 耍考慮 A 類啊! 07/10 10:57
3F：→ yhliu:這做法就像在 binary response 依 logit 是正是負判定是0或1 07/10 10:58
4F：→ yhliu:不過, 實際上可能不是這樣的...在 binary response 不一定以 07/10 10:58
5F：→ yhliu:π=0.5 做切割點, 在多分類也不一定要以等機率為切割準則. 07/10 10:59
6F：→ yhliu:一個或許更適當的方式是依各類反應的 marginal proportion 07/10 11:01
7F：→ yhliu:決定能否歸入該類反應. 有兩類以上符合者再定一個方式選擇. 07/10 11:02
8F：推 Wush978:你要的是單純分類的話，可以考慮random forest或svm 07/10 11:41
※ 編輯: anovachen 來自: 111.255.24.236 (07/12 02:10)
※ 編輯: anovachen 來自: 111.255.24.236 (07/12 02:24)