লজিস্টিক রিগ্রেশন (এসপিএস)-তে নন-বাইনারি শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবলগুলি কীভাবে মোকাবেলা করবেন

Question

আমাকে প্রচুর স্বাধীন ভেরিয়েবলের সাথে বাইনারি লজিস্টিক রিগ্রেশন করতে হবে। তাদের বেশিরভাগ বাইনারি, তবে কয়েকটি শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবলের দুটি স্তরেরও বেশি স্তর রয়েছে।

এই ধরণের ভেরিয়েবলগুলি মোকাবেলার সেরা উপায় কী?

উদাহরণস্বরূপ, তিনটি সম্ভাব্য মান সহ একটি ভেরিয়েবলের জন্য, আমি ধরে নিই যে দুটি ডামি ভেরিয়েবল তৈরি করতে হবে। তারপরে, একটি পদক্ষেপ অনুসারে রিগ্রেশন পদ্ধতিতে, একই সাথে দুটি ডামি ভেরিয়েবল পরীক্ষা করা, বা পৃথকভাবে পরীক্ষা করা ভাল?

আমি এসপিএস ব্যবহার করব, তবে আমি এটি খুব ভালভাবে মনে করি না, সুতরাং: এসপিএসএস এই পরিস্থিতিটি কীভাবে মোকাবেলা করে?

তদুপরি, একটি নিয়মিত শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবলের জন্য, ডামি ভেরিয়েবলগুলি ব্যবহার করা ভাল যা অর্ডিনাল স্কেলটি পুনরায় তৈরি করে? (উদাহরণস্বরূপ, একটি 4 রাষ্ট্র পূরণবাচক পরিবর্তনশীল, করা জন্য তিনটি ডামি ভেরিয়েবল ব্যবহার 0-0-0স্তরের জন্য , স্তরের জন্য 2 , স্তরের জন্য 3 এবং স্তরের জন্য 4 পরিবর্তে , , এবং 4 স্তরের জন্য।)$1$1-0-0$2$1-1-0$3$1-1-1$4$0-0-01-0-00-1-00-0-1

Comments

এটি কেবল একটি আংশিক উত্তর: এমনকি আপনি ডামিগুলি স্পষ্টভাবে তৈরি করার পরেও (সফ্টওয়্যারটির অন্তর্নিহিত ক্ষমতাগুলি ব্যবহার না করে) সমস্ত বিশ্লেষণে তাদের একসাথে রাখুন। বিশেষত, তাদের সকলের একসাথে প্রবেশ করা উচিত এবং সমস্ত জড়িত ভেরিয়েবলের সংখ্যার জন্য পি-ভ্যালুটি যথাযথভাবে গণনা করা সহ, একটি ধাপে ধাপে প্রতিরোধে একসাথে চলে যেতে হবে। (এটি যাইহোক, হোসমার এবং লেমেশোর প্রস্তাবনা এবং এটি প্রচুর অর্থবোধ করে))

— whuber

আমি এসপিএসএস- এ মাল্টিনোমিয়াল লজিস্টিক রিগ্রেশন রিসোর্সগুলির কিছুক্ষণ আগে একটি পোস্ট লিখেছিলাম ।

— জেরোমি অ্যাংলিম

আপনি আপনার স্বাধীন ভেরিয়েবল সম্পর্কে কথা বলছেন। এটি কেবল নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল যা লজিস্টিক রিগ্রেশনের জন্য বাইনারি হওয়া দরকার be

— জন

এখানে একটি বিষয় লক্ষণীয় যে আপনার ধাপে ধাপে নির্বাচন প্রক্রিয়াটি ব্যবহার করা উচিত নয়; তারা বৈধ নয়। যদি তা বোঝা না যায় / আপনি কেন বুঝতে চান তবে এটি আপনাকে আমার উত্তরটি পড়তে এখানে সহায়তা করতে পারে: অ্যালগরিদম-স্বয়ংক্রিয়-মডেল-নির্বাচনের জন্য ।

— গুং - মনিকা পুনরায়

Answer 1

ইউসিএলএ ওয়েবসাইটে আপনার পরিচিত সফ্টওয়্যার ধরণের দ্বারা বিভাজিত প্রতিটি পদ্ধতির জন্য দুর্দান্ত টিউটোরিয়াল রয়েছে। চেক আউট সটীক SPSS আউটপুট: পণ্য সরবরাহ রিগ্রেশন - এসইএস পরিবর্তনশীল তারা উল্লেখ শ্রেণীগত (এবং বাইনারি) হয়। এসপিএসএস আপনার জন্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে সূচক ভেরিয়েবল তৈরি করবে। এখানে এসপিএসএস সহ রেগ্রেশনে শ্রেণিবদ্ধ প্রেডিক্টরসগুলিকে উত্সর্গীকৃত একটি পৃষ্ঠাও রয়েছে যাতে ডিফল্ট কোডিংগুলি কীভাবে পরিবর্তন করতে হয় এবং লজিস্টিক রিগ্রেশন সম্পর্কিত নির্দিষ্ট একটি পৃষ্ঠা রয়েছে ।

Answer 2

লজিস্টিক রিগ্রেশন একটি দুর্দান্ত নমনীয় পদ্ধতি। এটি সহজেই স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবল হিসাবে ব্যবহার করতে পারে। লজিস্টিক রিগ্রেশন ব্যবহার করা বেশিরভাগ সফ্টওয়্যারগুলির আপনাকে শ্রেণীবদ্ধ ভেরিয়েবলগুলি ব্যবহার করা উচিত।

উদাহরণ হিসাবে, আসুন আমরা বলি যে আপনার শ্রেণীবদ্ধ একটি পরিবর্তনশীল হ'ল তাপমাত্রাকে তিনটি বিভাগে সংজ্ঞায়িত করা হয়: শীতল / হালকা / গরম। আপনি প্রস্তাব দিচ্ছেন যে আপনি 1 বা 0 এর মান সহ তিনটি পৃথক ডামি ভেরিয়েবল হিসাবে ব্যাখ্যা করতে পারেন তবে, সফ্টওয়্যারটি আপনাকে পাঠ্য মান শীতল / হালকা / গরমের পরিবর্তে একটি একক শ্রেণিবদ্ধ পরিবর্তনশীল ব্যবহার করতে দেয়। এবং, লগইট রিগ্রেশন তিনটি তাপমাত্রা শর্তগুলির প্রত্যেকটির জন্য সহগ (বা ধ্রুবক) অর্জন করবে। যদি কোনওটি উল্লেখযোগ্য না হয় তবে সফ্টওয়্যার বা ব্যবহারকারী সহজেই এটিকে বের করে আনতে পারে (টি স্ট্যাট এবং পি মান পর্যালোচনা করার পরে)।

শ্রেণিবদ্ধ পরিবর্তনশীল বিভাগগুলিকে একটি একক শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবলে গ্রুপিংয়ের মূল সুবিধা হ'ল মডেল দক্ষতা। আপনার মডেলের একটি একক কলাম একক শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবলের জন্য প্রয়োজনীয় যতগুলি বিভাগ পরিচালনা করতে পারে। পরিবর্তে, আপনি একটি বিভাগীয় চলকের প্রতিটি বিভাগের জন্য একটি ডামি ভেরিয়েবল ব্যবহার করেন আপনার মডেল দ্রুত উল্লেখযোগ্য বিকল্পটি দিয়ে অতিরিক্ত কলামগুলিতে অতিরিক্ত কলামগুলি বর্ধন করতে পারে।

Comments

@ কেগান আমি একক কলাম বনাম একাধিক কলাম সম্পর্কে মন্তব্যটি বুঝতে পারি না। আপনি কি পরামর্শ দিচ্ছেন যে বিভাগীয় ভেরিয়েবলগুলি ডামি ভেরিয়েবলগুলি ব্যবহার না করে একক কলামে 1, 2, 3 ইত্যাদি কোড করা উচিত? আমি নিশ্চিত নই যে আপনি তখন আমার মতো বোঝাপড়া তৈরি করেছেন যেহেতু আপনি তখন একটি অন্তর্নিহিত প্রতিবন্ধকতা চাপিয়ে দিচ্ছেন যে লেভ 1 এবং 2 এর মধ্যে ডিভিতে প্রভাবের পার্থক্য 2 এবং 3 স্তরের ডিভিতে প্রভাবের পার্থক্যের মতোই সম্ভবত I কিছু মিস করছি

@ গেটান আমি নিশ্চিত নই যে আমি আপনাকে অনুসরণ করেছি। অনুমানের উদ্দেশ্যে XLStat কীভাবে ঠান্ডা, হালকা বা গরমের 'পাঠ্য' মানগুলিকে সংখ্যার মানগুলিতে রূপান্তরিত করে? যদি এমন কোনও পদ্ধতি আছে যা আপনাকে ডামি ভেরিয়েবলগুলি ব্যবহার না করেই শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবলের প্রভাবগুলি অনুমান করতে দেয় তবে অবশ্যই এটি যে সফ্টওয়্যারটি ব্যবহার করেন তার থেকে আলাদা হওয়া উচিত কারণ সেখানে কিছু অন্তর্নিহিত ধারণা / মডেল ভিত্তিক যুক্তি থাকতে হবে।

$k$$k-1$

@ গ্যাটান ওকে, এক্ষেত্রে এসপিএসএসেও একই কাজ করা যেতে পারে (প্রতিটি ভেরিয়েবলের জন্য আপনি সংখ্যাসূচক / অর্ডিনাল / নামমাত্রের মধ্যে পছন্দ থাকতে পারেন) - তারপরে, নকশার ম্যাট্রিক্স সেই অনুযায়ী নির্মিত হয়।

— chl 19

@ গেটান @ সিএইচএল আমার বোঝার সংক্ষিপ্তসার হিসাবে: এসপিএসএস এবং এক্সএলস্ট্যাট এর বৈশিষ্ট্যগুলি যার মাধ্যমে আপনি পরিমাপের স্কেল নির্দিষ্ট করতে পারবেন (নামমাত্র, অর্ডিনাল ইত্যাদি) ডেটা ফাইলের আকার হ্রাস করে। তবে উভয় ক্ষেত্রেই সফ্টওয়্যারটি ব্যাকগ্রাউন্ডে অনুমানের প্রক্রিয়ার অংশ হিসাবে সঠিক কোডিং স্কিম ব্যবহার করে (যেমন, জে বিভাগের সাথে নামমাত্র ভেরিয়েবল জে -১ ডামি ভেরিয়েবলগুলিতে প্রসারিত)। এটি কি পরিস্থিতির ন্যায্য মূল্যায়ন হবে?

Answer 3

আমার বোধগম্যতা অবধি, বিভাগীয় / নামমাত্র তথ্যের জন্য ডামি ভেরিয়েবল ব্যবহার করা ভাল তবে একটি সাধারণ তথ্যের জন্য আমরা বিভিন্ন স্তরের জন্য 1,2,3 এর কোডিং ব্যবহার করতে পারি। ডামি ভেরিয়েবলের জন্য আমরা কোডিং করব 1 যদি এটি কোনও নির্দিষ্ট পর্যবেক্ষণের জন্য সত্য হয় এবং অন্যথায় 0 হয়। এছাড়াও ডামি ভেরিয়েবলগুলি সংখ্যার চেয়ে 1 কম হবে। স্তরগুলির উদাহরণস্বরূপ, বাইনারিতে আমাদের রয়েছে ১ টি ডামি ভেরিয়েবলের সমস্ত '0' পর্যবেক্ষণ স্বয়ংক্রিয়ভাবে 1 টি কোডিং ডামির জন্য তৈরি করবে।