আমি যখন শ্রেণীবদ্ধ এবং অবিচ্ছিন্ন ভবিষ্যদ্বাণীকে মিশ্রিত করি তখন কি আমি একাধিক প্রতিরোধ ব্যবহার করতে পারি?

Question

দেখে মনে হচ্ছে আপনি একটি শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবলের জন্য কোডিং ব্যবহার করতে পারেন তবে আমার কাছে দুটি শ্রেণিবদ্ধ এবং একটি ধারাবাহিক প্রেডিকটর ভেরিয়েবল রয়েছে। এসপিএসএসে আমি এর জন্য একাধিক রিগ্রেশন ব্যবহার করতে পারি এবং যদি হয় তবে কীভাবে? ধন্যবাদ!

Comments

আমি নিশ্চিত আপনি পারছেন তবে আমি ভয় পাচ্ছি কীভাবে আমি জানি না !

— onestop

আমি এসপিএসএসের সাথে আসা সহায়তা ডকুমেন্টেশনে রিগ্রেশন জাতীয় কিছু টাইপ করার পরামর্শ দেব । কোনও পরিসংখ্যান প্যাকেজের জন্য রুটি এবং মাখন স্টাফ হওয়া উচিত

— সম্ভাব্যতা

একটি শ্রেণীবদ্ধ ভেরিয়েবলের কোডিং দিয়ে আপনি কী বোঝেন তা আমি জানি না। আপনি সিনট্যাক্সে একটি উদাহরণ দিতে পারেন? আপনার নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল কি অবিচ্ছিন্ন বা শ্রেণিবদ্ধ?

— অ্যান্ডি ডাব্লু

Answer 1

1. যদি এটি একটি এসপিএসএস সিনট্যাক্স প্রশ্ন হয় তবে উত্তরটি কেবল অবিচ্ছিন্নভাবে পাশাপাশি "স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল" এর জন্য পরিবর্তনশীল তালিকায় যথাযথভাবে কোডিংযুক্ত ভেরিয়েবলকে দেওয়া হয়।
2. পরিসংখ্যানের উপর: আপনার শ্রেণিবদ্ধ পরিবর্তনশীল বাইনারি কি? যদি তা হয় তবে আপনার একটি ডামি বা অন্যান্য বৈধ বিপরীতে কোডটি ব্যবহার করা দরকার। যদি এটি বাইনারি না হয়, তবে আপনার শ্রেণিবদ্ধ পরিবর্তনশীল স্থূল বা নামমাত্র? যদি নামমাত্র হয়, তবে আপনাকে অবশ্যই কিছু বিপরীতমুখী কোড কৌশল ব্যবহার করতে হবে - ফলতে বা "নির্ভরশীল" ভেরিয়েবলের প্রতিটি স্তরের প্রভাবের মডেলিংয়ের ক্ষেত্রে। শ্রেণীবদ্ধ পরিবর্তনশীল যদি নিয়মিত হয় তবে খুব সম্ভবতবোধগম্য কাজটি হ'ল মডেলটিতে যেমন হয় তেমন প্রবেশ করা, ঠিক যেমন আপনি একটি অবিচ্ছিন্ন ভবিষ্যদ্বাণী (যেমন, "স্বতন্ত্র") ভেরিয়েবলের সাথে করেন। আপনি ধরে নেবেন, সেক্ষেত্রে শ্রেণিবদ্ধ পূর্বাভাসকারী ("indepdent") ভেরিয়েবলের স্তরগুলির মধ্যে বৃদ্ধি; খুব কমই এটি একটি ভুল হতে পারে, তবে এটি যখন হয়, আপনার আবার একটি বিপরীতে কোড ব্যবহার করা উচিত এবং প্রতিটি স্তরের প্রভাবকে মডেল করা উচিত। এই ফোরামে এই প্রশ্নটি প্রায়শই আসে - এখানে একটি ভাল অ্যানালাইসিস
3. কীভাবে অনুপস্থিত ডেটা পরিচালনা করতে হয় তা আমার মতে একটি সম্পূর্ণ পৃথক বিষয়। আমার বোধগম্যতা হচ্ছে জোড়ায় মুছে ফেলা মাল্টিভারিয়েট রিগ্রেশনটির বৈধ পদ্ধতির হিসাবে দেখা হয় না। লিস্টওয়াইজগুলি বেশ সাধারণ তবে ফলাফলটিকে পক্ষপাতিত্বও করতে পারে এবং অবশ্যই লজ্জাজনক। একাধিক অনুমান সৌন্দর্য একটি জিনিস।

Comments

আমার DMK38 এর জন্য একটি প্রশ্ন আছে। উপরে আপনি লিখেছেন যে এটি যখন সাধারণ হয় তখন একটি মডেলটিতে একটি শ্রেণিবদ্ধ পরিবর্তনশীল যুক্ত করা ঠিক। আমি এটি পড়তে পেরে আনন্দিত ;-) আপনার কাছে কি কোনও ভাল উত্স আছে যা উল্লেখ করে যাতে আমি এটি আমার কাগজে যুক্ত করতে পারি? উত্তরের জন্য তোমাকে অনেক ধন্যবাদ! লিলিয়ান

— লিলিয়ান জ্যানস-বেকেন

@ লিলিয়ানজানস-বেকেন: নিয়মিত স্বাধীন ভেরিয়েবল এবং লজিস্টিক রিগ্রেশন এবং অর্ডিনাল স্বতন্ত্র ভেরিয়েবলগুলির সাথে অবিচ্ছিন্ন নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল দেখুন । আপনি আরও জটিল পদ্ধতিতে যেতে চাইবেন না তবে নোট করুন যে আপনি ভবিষ্যদ্বাণীকে অন্তর্বর্তী-আকারযুক্ত হিসাবে বিবেচনা করে খুশি হলেও, প্রতিক্রিয়াটির সাথে লিনিয়ার সম্পর্ক রাখার জন্য সীমাবদ্ধ করা প্রয়োজনীয় নয়। এবং যদি কিছু অন্যরকম বুদ্ধিমান মনে হয় তবে সংক্ষিপ্ত স্তরের মধ্যে সমান ব্যবধান গ্রহণ করতে বাধ্য বোধ করবেন না ।

— স্কর্চচি - মনিকা পুনরায় ইনস্টল করুন

@ লিলিয়ানজানস-বেকেন: এছাড়াও কীভাবে অর্ডিনাল শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবলকে স্বাধীন ভেরিয়েবল এবং লগিত অর্ডিনাল স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল সহ পরিচালনা করতে হয় । ওহ, এবং ক্রস যাচাইয়ে স্বাগতম!

— স্কর্চচি - মনিকা পুনরায় ইনস্টল করুন

Answer 2

আপনি প্রথম শ্রেণিবদ্ধ পূর্বাভাসীর জন্য একই পদ্ধতিটি ব্যবহার করে আপনি অবশ্যই পারবেন। ডামি ভেরিয়েবলগুলি তৈরি করুন যেমন আপনি প্রথম ধরণের ভেরিয়েবলের জন্য করেন। তবে এসপিএসএসের ইউনিয়নোয়া কমান্ডটি ব্যবহার করা প্রায়শই সহজ। আপনি এটি কোনও মুদ্রিত বা পিডিএফ'এক্স সিনট্যাক্স গাইডে সন্ধান করতে পারেন বা বিশ্লেষণের মাধ্যমে আপনি এটি অ্যাক্সেস করতে পারেন ... সাধারণ লিনিয়ার মডেল ... ইউনিভারিটেড।

যদিও আরও কিছুটা জটিল হওয়া সত্ত্বেও, ইউগ্রেনোভাতে রিগ্রেশন কমান্ডের বেশ কয়েকটি সুবিধা রয়েছে। প্রধানটি হ'ল আপনি 'মিসিং পেয়ারওয়াইজ' বেছে নিতে পারেন (আপনার ক্ষেত্রে কোনও মামলা হারাতে হবে না কারণ এটি এক বা দুটি ভবিষ্যদ্বাণীকের কোনও মূল্য হারিয়েছে)। আপনি অনেক মূল্যবান ডায়াগনস্টিক যেমন আংশিক প্লট এবং প্রভাবের পরিসংখ্যানও পেতে পারেন।

Comments

@ রোল্যান্ডো - ভাল উত্তর। বলা হচ্ছে, দু'টি দিকনির্দেশনা হারিয়ে যাওয়া প্রভাবগুলির তুলনাটিকে বিভ্রান্ত করে, কারণ এগুলি বিভিন্ন সংখ্যার পর্যবেক্ষণের ভিত্তিতে রয়েছে। কিছু মনে রাখতে হবে।

— richiemorrisroe

আমি মনে করি আপনার সামান্য বিভ্রান্ত, জুটি ভিত্তিক অনুপস্থিতি কেবল তখনই গুরুত্বপূর্ণ যদি আপনার সম্পূর্ণ পৃথক মডেল চলমান থাকে (যেমন একটি পদক্ষেপ অনুসারে মডেল নির্বাচন পদ্ধতি ব্যবহার করে)। যদি আপনার সমস্ত ভেরিয়েবলগুলি মডেলটিতে প্রবেশ করে তবে এটি অনুপস্থিত মান তালিকা অনুসারে ড্রপ করে।

— অ্যান্ডি ডাব্লু

@ richiemorrisroe - আমি মনে করি, মনে রাখা উচিত agree @ অ্যান্ডি ডাব্লু - এসপিএসএস-এ সবেমাত্র নিশ্চিত হয়েছে যে কেবল জোর করে এন্ট্রি ব্যবহার করে, জোড় করে জোড় করা এবং তালিকাভুক্ত হয়ে যাওয়া, বিভিন্ন ডিএফ সহ প্রতিটি ক্ষেত্রে বিভিন্ন ফলাফল দেয়।

— রোল্যান্ডো 2

আমি এখনও আপনার বিভ্রান্ত মনে করি, এসপিএসএস অনুপস্থিত ডেটার জন্য মান তৈরি না করে কীভাবে অনুপস্থিত জোড় ঘোষণা করে ফলাফলের বিভিন্ন সেট ফেরত দিতে পারে? আমি একটি টেক্সট ফাইলে পোস্ট করা সিমুলেটেড ডেটা ব্যবহার করে একটি উদাহরণ এখানে দেওয়া হয়েছে, dl.roidbox.com/u/3385251/SPSS_missing_Listwise_vs_Pairwise.txt । আমি আপনার উত্তরটিকে এখনই উড়িয়ে দিয়েছি, কারণ এই সমস্ত আলাপ যেভাবে রিগ্রেশন কমান্ড অনুপস্থিত ডেটা পরিচালনা করে তা বিভ্রান্তিকর, ওপির মূল প্রশ্নের সাথে কোনও সম্পর্কযুক্ত নয় এবং সম্ভবত বিভ্রান্তিকর হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে।

— অ্যান্ডি ডাব্লু

Answer 3

এসপিএসএসে মডেলগুলিতে ব্যবহারের জন্য ডেমি ভেরিয়েবলের সেটগুলিতে শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবলগুলি পরিণত করার একটি সহজ উপায় ডু রিপিট সিনট্যাক্স ব্যবহার করছে। আপনার শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবলগুলি সংখ্যা অনুসারে হয় তবে এটি ব্যবহার করা সহজ।

*making vector of dummy variables.
vector dummy(3,F1.0).
*looping through dummy variables using do repeat, in this example category would be the categorical variable to recode. 
do repeat dummy = dummy1 to dummy3 /#i = 1 to 3.
compute dummy = 0.
if category = #i dummy = 1.
end repeat.
execute. 

অন্যথায় আপনি যদি বিবৃতিগুলি আপনার ডামি ভেরিয়েবলগুলি তৈরি করতে পারেন তবে কেবল একটি সেট চালাতে পারেন। আমার বর্তমান সংস্করণে (16) রিগ্রেশন কমান্ডে স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডামি ভেরিয়েবলগুলির একটি সেট নির্দিষ্ট করার কোনও নেটিভ ক্ষমতা নেই (যেমন আপনি এক্সআই কমান্ড ব্যবহার করে স্টাটাতে পারেন ) তবে এটি যদি আরও নতুন সংস্করণে পাওয়া যায় তবে আমি অবাক হব না। এছাড়াও dmk38 এর পয়েন্ট # 2 নোট করুন, এই কোডিং স্কিমটি নামমাত্র বিভাগগুলি ধরে নিচ্ছে। আপনার পরিবর্তনশীল যদি নিয়মিত হয় তবে আরও বিচক্ষণতা ব্যবহার করা যেতে পারে।

আমি dmk38 এর সাথেও একমত এবং নির্দিষ্ট পদ্ধতিতে অনুপস্থিত ডেটা নির্দিষ্ট করার দক্ষতার কারণে রিগ্রেশন সম্পর্কে আরও ভাল কথা বলা সম্পূর্ণ আলাদা বিষয়।