নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের সাথে লিনিয়ার রিগ্রেশন যা একটি অনুপাত

Question

আমি লিনিয়ার রিগ্রেশনগুলি করছি যেখানে নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল একটি অনুপাত যা 0.01 থেকে 100 পর্যন্ত হতে পারে।

নির্ভরশীল ভেরিয়েবল এবং তার উপর রিগ্রেশন লগ নেওয়া কি ঠিক আছে? আমি একটি গবেষণার ফলাফলের সাথে মিলে যাচ্ছি এবং তারা এটি করেছিল।

হিসাবে অনুপাত ব্যবহার করে লগ বনাম গ্রহণের পার্থক্য কী?

Comments

আমি বাড়ির দামের মূল্যায়ন খুঁজছি। আমার স্বাধীন পরিবর্তনশীল মূল্য মূল্য বিক্রয় বিক্রয় দ্বারা বিভক্ত হয়। আমার নির্ভরশীল ভেরিয়েবলগুলি বেশ কয়েকটি রেসের বিভাগ (শতাংশ কালো, সাদা, হিস্পানিক এবং এশিয়ান) এবং মধ্যম পরিবারের আয়ের। আমি দেখতে পাচ্ছি যে কৃষ্ণাঙ্গদের বৃহত শতাংশের সাথে আদমশুমারির ক্ষেত্রগুলি অন্যান্য অঞ্চলের তুলনায় বিক্রয় মূল্য অনুপাতের উচ্চ মূল্যায়ন করে।

— অ্যারন ক্রিডার 15'13

আপনি কেন লজিস্টিক রিগ্রেশন ব্যবহার করবেন না? আপনি নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল অনেক পরিসংখ্যান প্যাকেজ হিসাবে আপনি অনুপাত নির্ধারণ করতে পারেন।

— statnoobie1

লজিস্টিক রিগ্রেশন সাধারণত বাইনারি মান বা অনুপাতের জন্য হয় (0 এবং 1 এর মধ্যে)। অনুপাত 1 ছাড়িয়ে যেতে পারে বলে এটি এখানে প্রযোজ্য নয়

— ম্যাক্স ঘেনিস

Answer 1

আপনি যখন অনুপাতের লগটি গ্রহণ করেন, তা কী তা মনে রাখবেন: এই মানটিকে নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল হিসাবে ব্যবহার করা আপনার সমস্যার কী বোঝায়?$log({a \over b}) = log(a) - log(b)$

এখন, কাঁচা অনুপাত ব্যবহার করার ক্ষেত্রে - এটি সমস্যাযুক্ত হতে পারে। ক্রোনমাল 1993 আর্গুমেন্টটি তৈরি করে যে নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল হিসাবে একটি অনুপাতের সাথে একটি রিগ্রেশন: যা হিসাবে বর্ণনা করা যেতে পারে একটি submodel হয়
${Y \over Z} = \alpha_0 + \alpha_XX + \epsilon$

$Y = Z1_n\alpha_0 + ZX\alpha_X + Z^{-1}\epsilon$

$Y = \beta_0 + \beta_XX + Z1_n\alpha_0 + ZX\alpha_X + Z^{-1}\epsilon$

ওরফে ...

• মূল স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল, ডিনোমিনেটর এবং ডিনোমিনেটর দ্বারা মূল ভেরিয়েবলের দ্বারা সংখ্যাটি নিবন্ধ করুন
• (বিপরীত) ডিনোমিনেটর দ্বারা ওজন রিগ্রেশন

কেবলমাত্র সেই ক্ষেত্রে যেখানে এবং শূন্য ছিল মূল রিগ্রেশন মডেলটি বৈধ হবে।$\beta_0$$\beta_X$

সতর্কীকরণ - আমি বিশ্বাস করছি না আমি অনুপাত একটি সম্পূর্ণ বোঝার আছে পারেন ।

Comments

আপনি কি স্থির জেড ধরে নিচ্ছেন? আমি ২,000,০০০ কেস পেয়েছি (ওরফে সম্পত্তি) এবং ওয়াই (মূল্যায়ন মূল্য) এবং জেড (বিক্রয় মূল্য) প্রত্যেকটির জন্য পৃথক।

— অ্যারন ক্রাইডার

না, জেড একটি এনএক্সএন ডায়াগোনাল ম্যাট্রিক্স, ত্রিভুজগুলি আপনার বিক্রয়মূল্যের সাথে price প্রথম সমীকরণে আমার সূচনাটি বিভ্রান্তিকর হতে পারে কারণ এটি ম্যাট্রিক্স স্বরলিপি ব্যবহার করে না। থাকবে। $Z^{-1}Y = \alpha_0 + \alpha_XX + \epsilon$

— 1313

ঠিক আছে. আমি আপনার লিঙ্কিত প্রশ্নে প্রস্তাবিত পদ্ধতির দিকে নজর রেখেছি এবং সেগুলি উপলব্ধি করে। আমি এগুলি সম্পর্কে একভাবে বা অন্যভাবে প্রস্তাব দেওয়ার জন্য পর্যাপ্ত পরিমাণে জানি না, তবে যদি কেউ আপনার পরামর্শগুলি নিশ্চিত করে তবে আমি সেগুলি ব্যবহার করে দেখতে পারি।

— অ্যারন ক্রিডার