logLikelihoodLogitStable = function(vBeta, mX, vY) { -sum(vY*(mX %*% vBeta - log(1+exp(mX %*% vBeta) + (1-vY)*(-log(1 + exp(mX %*% vBeta)) optimLogitLBFGS = optimx(beta_init, logLikelihoodLogitStable, 1. 2. 3. 4. 5. 6. 最优点 结果不理想。 我们使用的技术基于以...
•先看模型适合度(good-of-fit)的高低,由likelihood- ratio的P值大小来判断,P值愈接近1表示模型愈佳; •其次是先描述哪些变数是无关的,由卡方值或P值 来检定 是否被接受,当P<0.05时,表示拒绝 ,即该 变数的参数不为0,对依变数是有贡献的; •最后才是描述哪些变数是相关的、系数为何(参数 的估计...
5Loglinear与Logit分析 LoglinearmodelandLogitanalysis 庄文忠世新大学行政管理学系副教授兼主任jwj@mail.shu.edu.tw Basicconcepts •probabilitydistribution 1.邊際機率(marginalprobabilitydistribution)—屬於單變量機率分布，P(X=i,Y=all)或P(X=all,Y=j)，即 P(X1)P(X1,Y1)P(X...