MATHEMATICA 組込みシンボル

ProbitModelFit

ProbitModelFit[{y₁, y₂, ...}, {f₁, f₂, ...}, x]
x の連続するの値, , ...に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，基底関数は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"でGeneralizedLinearModelFitに等しい．
ProbitModelFitにはExponentialFamilyとLinkFunctionを除いてGeneralizedLinearModelFitと同じオプションが使える．