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GeneralizedLinearModelFit
LogitModelFit
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7.0の新機能のまとめ
バージョン7.0の新機能:アルファベット順のリスト
バージョン7.0の新機能:データ操作
バージョン7.0の新機能:数学とアルゴリズム
その他 »
ProbitModelFit
ProbitModelFit
[{
y
1
,
y
2
,
...
}, {
f
1
,
f
2
,
...
},
x
]
x
の連続するの値
1
,
2
,
...
に
y
i
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
[{{
x
11
,
x
12
,
...
,
y
1
}, {
x
21
,
x
22
,
...
,
y
2
},
...
}, {
f
1
,
f
2
,
...
}, {
x
1
,
x
2
,
...
}]
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,
f
i
は変数
x
k
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
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
x
1
,
...
における
ProbitModelFit
からの最もよくフィットした関数の値は
model
[
x
1
,
...
]
で得ることができる.
{{
x
11
,
x
12
,
...
,
y
1
}, {
x
21
,
x
22
,
...
,
y
2
},
...
}
の形式のデータでは,座標の数
x
i
1
,
x
i
2
, ...
は変数
x
i
の数に対応しなければならない.
y
i
は0から1までの確率である.
{
y
1
,
y
2
,
...
}
の形式のデータは
{{1,
y
1
}, {2,
y
2
},
...
}
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,
{{
f
1
,
f
2
,
...
}, {
f
1
,
f
2
,
...
},
...
}
という形のデータ点における基底関数
f
i
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
{
y
1
,
y
2
,
...
}
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
f
i
は
ProbitModelFit
[{
m
,
v
}, {
f
1
,
f
2
,
...
}]
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"
で
GeneralizedLinearModelFit
に等しい.
LogitModelFit
には
ExponentialFamily
と
LinkFunction
を除いて
GeneralizedLinearModelFit
と同じオプションが使える.
例題
すべて閉じる
例
(1)
データセットを定義する:
In[1]:=
プロビットモデルをデータにフィットする:
In[2]:=
Out[2]=
モデルの関数形を見る:
In[3]:=
Out[3]=
ある点でモデルを評価する:
In[4]:=
Out[4]=
データ点とモデルをプロットする:
In[5]:=
Out[5]=
モデルにフィットされた値を計算する:
In[6]:=
Out[6]=
尤離度残差を可視化する:
In[7]:=
Out[7]=
スコープ
(10)
一般化と拡張
(1)
オプション
(8)
特性と関係
(2)
考えられる問題
(1)
関連項目
GeneralizedLinearModelFit
LogitModelFit
ExponentialFamily
LinkFunction
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統計モデル解析
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(
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XXXXs
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