केवल श्रेणीबद्ध चर के साथ प्रतिगमन

Question

यदि सभी आश्रित और स्वतंत्र चर श्रेणीगत चर हैं तो क्या प्रतिगमन का संचालन करना संभव है?

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यह निश्चित रूप से संभव है, यहां तक ​​कि आम या उद्यान प्रतिगमन के लिए भी, इसलिए जब तक कि प्रतिक्रिया (निर्भर) चर को विशुद्ध रूप से संख्यात्मक रूप से व्यवहार किया जाता है। अपने सॉफ़्टवेयर के आधार पर, आपको धक्का देने या ऐसा करने के लिए मजबूर करना पड़ सकता है। लॉजिस्टिक या ऑर्डिनल रिग्रेशन को शामिल करने के लिए प्रतिगमन की एक विस्तृत परिभाषा के साथ, यह न केवल संभव है, यह सामान्य है।

— निक कॉक्स

Answer 1

हमें अपनी शर्तों पर यहाँ स्पष्ट होना चाहिए, लेकिन सामान्य तौर पर, हाँ :

• यदि आपका आश्रित चर निरंतर है (और अवशेष सामान्य रूप से वितरित किए जाते हैं - यहाँ देखें ), लेकिन आपके सभी स्वतंत्र चर श्रेणीबद्ध हैं, यह सिर्फ एक एनोवा है ।
• यदि आपका आश्रित चर श्रेणीगत है और आपके स्वतंत्र चर निरंतर हैं, तो यह लॉजिस्टिक रिग्रेशन (संभवतः बाइनरी, ऑर्डिनल , या मल्टीनोमियल , निर्भर करता है) होगा।
• यदि आपके आश्रित चर और आपके स्वतंत्र चर दोनों श्रेणीगत चर हैं, तो भी आप लॉजिस्टिक रिग्रेशन का उपयोग कर सकते हैं — यह LR का ANOVA-ish संस्करण है।

ध्यान दें कि लॉजिस्टिक रिग्रेशन और साधारण न्यूनतम वर्ग (लीनियर) रिग्रेशन दोनों ही सामान्यीकृत रैखिक मॉडल के विशेष मामले हैं ।

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यह तीसरा मामला है जिसका आपने उल्लेख किया है, मैंने LR की कोशिश की, कोई भी गुणांक महत्वपूर्ण नहीं पाया गया। मुझे लगा कि मैं कुछ गलत कर रहा हूं।

— परोपकारी

मुझे नहीं लगता कि एनोवा को एक निरंतर निर्भर चर की आवश्यकता होती है, जितना सामान्य रूप से वितरित अवशेषों की आवश्यकता होती है । ये केवल ऐसी स्थितियां हैं जिनके तहत एनोवा को अच्छे से काम करने की उम्मीद है।

— निक कॉक्स

@ नाइकॉक्स, आप सही कह रहे हैं, बेशक; हम इन शब्दों को परिभाषित करने और लागू करने के तरीके के बारे में बता रहे हैं। जिस तरह से मैं इसे डालूंगा वह यह है कि मॉडल उन मान्यताओं से लिया गया है, लेकिन एनोवा का उपयोग तब भी किया जा सकता है, जब वे मिले न हों, w / इस सवाल पर निर्भर करते हैं कि क्या परिणाम सहायक होंगे।

— गंग -

@ हिंदुत्ववादी, मैंने वैचारिक स्पष्टता के लिए तीन मामले रखे; मैं पहचानता हूं कि अंतिम वही है जो आप चाहते हैं। ध्यान दें कि आप मॉडल को फिट करने के लिए सॉफ़्टवेयर का सही तरीके से उपयोग कर रहे हैं या नहीं और आपके गुणांक 'महत्वपूर्ण' हैं या नहीं, यह असंबंधित है कि LR आपकी स्थिति के लिए उपयुक्त मॉडल है या नहीं।

— गंग -

ध्यान दें कि स्पष्ट होना कभी-कभी सॉफ़्टवेयर के लिए परिभाषा का विषय होता है, और कभी-कभी देखने वाले के दिमाग में। उदाहरण के लिए, बच्चों की संख्या क्या है?

— निक कॉक्स