暗号資産Q&A
順序付けされたプロビットの係数を解釈するにはどうすればよいですか?
順序付けされたプロビットの係数を解釈するにはどうすればよいですか?
DigitalCoinDreamer
Wed Oct 09 2024
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5 回答
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順序付けされたプロビット モデルの係数を解釈する方法を理解しようとしています。
これらの係数が従属変数にどのように関係しているのか、また、それらの係数を使用して独立変数の影響を理解する方法を知りたいと考えています。
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SeoulStyle
Fri Oct 11 2024
プロビット回帰のコンテキストでは、年齢などの予測変数に関連付けられた係数を簡単に解釈できます。
具体的には、この係数は、予測変数が 1 単位増加した場合に発生するイベントの確率の Z スコアの変化を表すものとして見ることができます。
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BusanBeauty
Fri Oct 11 2024
たとえば、予測変数が年齢で、モデル化されているイベントが和集合に含まれる確率である場合、年齢に関連付けられた係数 (βage として示される) は z の増加として解釈できます。
- 年齢が 1 年増加した場合に組合に加入できる確率のスコア。
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Lorenzo
Fri Oct 11 2024
この解釈は、研究者がイベント発生の確率に対する予測変数の変化の影響を定量化できるため便利です。
与えられた例では、研究者は、個人が組合に加入する可能性に対する加齢の影響を推定できるようになります。
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Leonardo
Fri Oct 11 2024
プロビット回帰は、1 つ以上の予測変数の関数としてイベントが発生する確率をモデル化するために使用される統計手法です。
このモデルの重要な側面の 1 つは、予測変数に関連付けられた係数の解釈です。
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DondaejiDelight
Fri Oct 11 2024
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