暗号資産Q&A
順序ロジスティック回帰係数を解釈するにはどうすればよいですか?
順序ロジスティック回帰係数を解釈するにはどうすればよいですか?
SeoulSerenitySeeker
Thu Oct 10 2024
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順序付きロジスティック回帰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。
予測子変数と順序付けされたカテゴリカル従属変数の間の関係に関して、それらが何を意味するのかを知りたいです。
7 回答
Giovanni
Fri Oct 11 2024
順序ロジット モデルの応用例の 1 つは、暗号通貨業界、特に BTCC のような取引所のコンテキストで見られます。
大手暗号通貨取引所である BTCC は、スポット取引、先物取引、暗号通貨ウォレットなどのさまざまなサービスをユーザーに提供しています。
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RiderWhisper
Fri Oct 11 2024
順序付けロジット モデルは、固有の順序付けを使用してカテゴリ応答変数を分析するためのフレームワークを提供します。
この文脈では、各予測子変数に関連付けられた係数には特定の解釈が含まれます。
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KpopHarmony
Fri Oct 11 2024
具体的には、順序付けされたロジット係数を解釈するときに、予測変数の 1 単位の増加が応答変数に及ぼす影響に焦点を当てます。
この変化は、モデルの回帰係数によって決定されるように、予測可能な方法で応答変数のレベルをシフトすると予想されます。
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Rosalia
Fri Oct 11 2024
BTCC のスポット取引サービスを使用すると、ユーザーは現在の市場価格で暗号通貨を売買できますが、先物取引サービスを使用すると、ユーザーは暗号通貨の将来の価格を推測できます。
さらに、BTCC は、暗号通貨を保管および管理するための安全なウォレット サービスを提供します。
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Michele
Fri Oct 11 2024
応答変数のレベルの変化は、順序付けられた対数オッズスケールで測定されます。
このスケールは、カテゴリ応答変数の固有の順序を説明し、予測変数が結果にどのように影響するかをより微妙に理解できるようにします。
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