ProbitModelFit

ProbitModelFit[{y1,y2,},{f1,f2,},x]
x の連続するの値, , をフィットするという形の二項プロビット回帰モデルを構築する.

ProbitModelFit[{{x11,x12,,y1},{x21,x22,,y2},},{f1,f2,},{x1,x2,}]
という形の二項プロビット回帰モデルを構築する.ただし,は変数 に依存する.

ProbitModelFit[{m,v}]
計画行列 m と応答ベクトル v から二項プロビット回帰モデルを構築する.

詳細とオプション詳細とオプション

  • ProbitModelFitは,自身が構築したプロビットモデルを表す記号的なFittedModelオブジェクトを返す.モデルの特性と診断は model["property"]で得ることができる.
  • 特定の点 , におけるProbitModelFitからの最もよくフィットした関数の値は で得ることができる.
  • の形式のデータでは,座標の数 , , は変数 の数に対応しなければならない.
  • は0から1までの確率である.
  • の形式のデータはの形式のデータに等しい.
  • ProbitModelFitは,もとの が平均が の二項分布に従う独立した観察値であるという仮定の下に,という形式のプロビットモデルを作成する.
  • ProbitModelFit[{m,v}]では,という形のデータ点における基底関数 の値から計画行列 m が形成される.応答ベクトル v は応答のリストである.
  • 計画行列 m と応答ベクトル v について,モデルは である.ただし, は推定されるパラメータのベクトルである.
  • 計画行列が使われる場合,基底関数 ProbitModelFit[{m,v},{f1,f2,}]という形式を使って指定することができる.
  • ProbitModelFitは, ExponentialFamily->"Binomial"およびLinkFunction->"ProbitLink"GeneralizedLinearModelFitに等しい.
  • ProbitModelFitにはExponentialFamilyLinkFunctionを除いてGeneralizedLinearModelFitと同じオプションが使える.

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データ集合を定義する:

In[1]:=
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プロビットモデルをデータにフィットする:

In[2]:=
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Out[2]=

モデルの関数形を見る:

In[3]:=
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Out[3]=

ある点でモデルを評価する:

In[4]:=
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Out[4]=

データ点とモデルをプロットする:

In[5]:=
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Out[5]=

モデルにフィットされた値を計算する:

In[6]:=
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Out[6]=

尤離度残差を可視化する:

In[7]:=
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Out[7]=
2008年に導入
(7.0)