আমার কাছে একটি ডেটাসেট রয়েছে যাতে তারা জিজ্ঞাসা করে যে তারা নির্দিষ্ট জায়গায় গিয়েছিল (যেমন এ, বি, সি, ডি), এবং তারা একাধিক পছন্দ করতে পারে, তারপর তারা নাক থেকে একটি নমুনা নেওয়া হয় যাতে তারা কিছু সংক্রামিত কিনা তা দেখার জন্য রোগ.
নির্দিষ্ট জায়গায় যাওয়ার জন্য আমার সংক্রামিত হওয়ার তুলনামূলক ঝুঁকিটি খুঁজে বের করতে হবে, আমি এখনই লজিস্টিক রিগ্রেশন সম্পর্কে ভাবতে পারি, অন্য কোনও পরামর্শ আছে কি?
ধন্যবাদ।
উত্তর:
আপনি এখনও লজিস্টিক রিগ্রেশন ব্যবহার করতে পারেন কারণ আপনার ফলাফলটি দ্বৈত, সংক্রামিত এবং সংক্রামিত নয়। আমি কেবল একটি ডামি ভেরিয়েবল অ্যাপ্রোচ নেব এবং রেফারেন্স বিভাগ হিসাবে কোনও ভ্রমণ ব্যবহার করব না (যেমন আপনার প্রতিটি জায়গার জন্য আপনার যদি ভেরিয়েবল 1 হিসাবে কোডেড থাকে তবে তারা যদি সেই জায়গাটি দেখে থাকেন এবং যদি তারা সেই জায়গাটিতে না যান তবে 0 হিসাবে কোড করে থাকেন)। যেমন আপনি যদি নিজের বিটা সহগকে বৈষম্যগুলিতে রূপান্তরিত করেন (অর্থাত লগের প্রতিকূলতাকে ঘটাবেন) অবস্থান A এর জন্য ডামি ভেরিয়েবলের ব্যাখ্যা হ'ল অবস্থান A এর পরিদর্শন করার মতভেদ অনুপাত হবে অন্য কোনও স্থানের জন্য নিয়ন্ত্রক একটি অবস্থান। এছাড়াও এই পদ্ধতির মধ্যে লক্ষ করুন যে বহু-তাত্ক্ষণিকতা একটি উদ্বেগের বিষয় (উদাহরণস্বরূপ, যদি এ-তে ভ্রমণকারী অনেক লোক বিতেও ভ্রমণ করেন তবে এটি তাদের প্রতিটি সহগকে পক্ষপাতিত্ব করতে পারে)।