[討論] 可加模型適合處理類別變數嗎？

看板Statistics作者 (吐吐林克)時間5年前 (2020/09/19 00:56), 編輯推噓0(0推 0噓 16→)
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大家好，最近在做可加模型相關的數據實驗，衍生一些好奇想請教板上高手們 可加模型的形式將一般複迴歸的自變數再套上任意函數，使用上更具有彈性可以處理非線性的資料。但如果遇到類別變數時該如何處理呢？和迴歸一樣建立虛擬變數嗎？ 另外也想到，迴歸建模的過程經常要篩選變數，已知的方法就有好幾種，若碰到類別資料而建立虛擬變數，而篩選過程中又沒將全部虛擬變數篩入，這樣在理論上是否可行呢？ -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 220.129.192.137 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Statistics/M.1600448190.A.1D5.html
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09/19 06:59, 5年前 , 1F
通常二元變量會對比例 p 設定 logistic 變換再用線性或
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additive model; 計數資料則對其理論值(期望值)取對數再
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套用 linear 或 additive model.
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09/19 09:29, 5年前 , 4F
y大，請問logistic變換的做法為何呢？若是多元變數如何
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處理呢？
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09/19 09:58, 5年前 , 6F
是暫時把類別變相當作依變項轉成勝算比嗎
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09/20 07:50, 5年前 , 7F
Y_i independently distributed as binormal(n_i,p_i(x_i))
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09/20 07:51, 5年前 , 8F
Assume log(p_i(x_i)/(1-p_i(x_i))) = f(x_i)
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09/20 07:52, 5年前 , 9F
logistic-linear: f(x_i) = b_0+b_1 x_1i+...+b_k x_ki
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09/20 07:53, 5年前 , 10F
additive model: f(x_i) = f_1(x_1i)+...+f_k(x_ki)
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09/20 10:55, 5年前 , 11F
y大你好，你說的狀況是y為二元分配，想問的是如果y是數
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09/20 10:56, 5年前 , 12F
值型，但X中有幾種變量是類別資料該如何解決呢？
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09/20 14:34, 5年前 , 13F
你不是類別反應變項, 是自變項為類別型? 那根本沒問題!
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09/20 14:35, 5年前 , 14F
如果是用套裝軟體, 採用能處理類別自變項的程序, 該類程序
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09/20 14:38, 5年前 , 15F
會自動建類別變項的虛擬變數, 變項選擇是整個類別變項做考
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09/20 14:39, 5年前 , 16F
慮的, 不是一個類別變項的各虛擬變數分別考慮.
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