拟合二元 Logistic 模型中的方法

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因子/协变量模式

描述数据集中的一组因子/协变量值。Minitab 会为每种因子/协变量模式计算事件概率、残差及其他诊断度量标准。

例如,如果数据集包含性别和民族(因子)以及年龄(协变量),则这些预测变量的组合可能包含与对象一样多的不同的协变量模式。如果数据集仅包含民族和性别两个因子,且每个因子有两个编码水平,则仅存在四种可能的因子/协变量模式。如果您将输入的数据作为频率、成功、试验或失效数据,则每行包含一个因子/协变量模式。

Minitab 如何从拟合二元 Logistic 模型中的回归方程中删除高度相关的预测变量

使 rij 为与 Xi 和 Xj 相关联的当前扫掠矩阵中的元素。

一次输入或删除一个变量。对于当前不在其 rkk ≥ 1(默认值为 0.0001 的公差) 的模型中的独立变量,以及当前位于符合以下条件的模型中的每个变量 Xj,可以输入 Xk

要从回归方程中删除高度相关的预测变量,Minitab 将执行以下步骤:
  1. Minitab 针对相关矩阵 R 执行 SWEEP 方法,并将 X1 … Xp 作为随机变量进行处理。
  2. 对于任何连续的预测变量,Minitab 将元素 rkk 与公差进行比较;rkk ≥ 公差,其中 k = 1 到 p。
  3. 对于当前位于模型中的每个变量 Xj,Minitab 检查 (rjj – rjk * (rkj / rkk)) * 公差是否 ≤ 1。
    注意

    其中,rkk、rjk、rjj 是在执行 k step SWEEP 操作之后,Xj 和 Xk 变量相应的对角和非对角元素。

  4. 否则,预测变量将无法通过检验并被从模型中删除。
    注意

    默认的公差值为 8.8e–12。

注意

您可以使用 GZLM 会话命令的 TOLERANCE 子命令来强制 Minitab 将某个预测变量保留在与另一个预测变量高度关联的模型中。但是,降低公差会很危险,可能会产生不准确的数字结果。

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