(1)本文主要翻译自R语言mlogit包的主页,Vignettes板块的3. Random utility model and the multinomial logit model。 (2)这篇官方文档概括性太强,想理解具体理论可参阅《Discrete Choice Methods with Simulation》。 随机效用模型 备选方案 l 的效用写作: Ul=Vl+ϵl 。式中, Vl 是已知协变量(observable ...
mlogit 可以处理这两种格式。它依赖于 dfidx包,该包的第一个参数是一个data.frame,并返回一个 dfidx 对象,即“长”格式的数据框,此数据框带有一个特殊的包含索引的数据框列。 宽格式 Train是一种宽格式数据集。 data("Train", package = "mlogit") Train$choiceid <- 1:nrow(Train) head(Train, 3) ...
R: mlogit是一个R语言中的包,用于实现多项Logit模型。多项Logit模型是一种广义线性模型,用于处理多分类问题。它基于Logit函数,将输入变量与多个离散的输出类别之间的关系建模。 该模...
R中的mlogit包是一个用于多项Logit模型的软件包。多项Logit模型是一种广义线性模型,用于分析多个有序或无序的响应变量与一组预测变量之间的关系。 该包提供了一系列函数和工具,用于估计和解释多项Logit模型。它可以处理离散的多项响应变量,并且可以考虑到个体之间的异质性。 mlogit包的主要功能包括: 拟合多...
mlogit模型公式 mlogit模型的公式为: ln(P(prog=general)/P(prog=academic)) = b10 + b11(ses=2) + b12(ses=3) + b13。 以上是mlogit模型的一个例子,它基于多元logit模型,可以被视为3种选择行为两两配对后构成的2个二元logit模型实施联合估计。 对于多元logit模型,它的公式和二元logit模型类似,即ln(P(...
使用MLOGIT模型,只能获得各组类别相对于基准组(1=高收入)的估计系数( LOG-ODDS ),实际意义并不容易解释,而通常将其指数化得到胜算比(ODDS),即,指工作中期望得到某种回报的概率与期望高收入的概率的比值。胜算比(ODDS)也被称为相对风险(RELATIVE RISK),经济含义是解释变量变化一个单位所引起的某类选择相对于基准...
mlogit回归和logit logit模型回归 一、问题描述 前面我们讨论了使用线性模型进行回归学习,但是要做分类任务怎么办?只需要找一个单调可微函数将任务分类的真实标记 y 与线性回归模型的预测值联系起来。 考虑二分类任务,其输出应该是 y 属于[0, 1]。而线性回归模型产生的预测值 z = wx+b是实值。于是我们考虑将 z...
`mlogit`回归的结果解读通常包括以下几个方面: 1.模型拟合统计量:这些包括`Log-Likelihood`(对数似然比)和`-2LLR`(似然比检验统计量)。对数似然比是一个衡量模型拟合优度的重要指标,而`-2LLR`是用于检验模型整体显著性的统计量。 2.参数估计:对于每个自变量,`mlogit`回归会提供一个系数估计值,这些系数表示自变量...
。下面我们mlogit模型为例进行演示。 cd "E:\数据文件夹\ " webuse sysdsn1,clear ***基准模型:ols及结果输出*** reg insure age male nonwhite i.site est store ols esttab ols outreg2 [ols] using table1,word replace tstat bdec(3) tdec(2) rdec(3) e(F) ***模型mlogit:追加系数...
mlogit dependent_var independent_var, basecategory(category) options est store model1 ``` 上述命令中的dependent_var是因变量(多项分类变量),independent_var是自变量。 2.使用test命令检验回归系数: ``` test coef1 = 0 ``` 上述命令中的coef1是待检验的回归系数,0是要检验的值。test命令会自动计算系数...