Ich habe die folgenden Daten (in R codiert):
v.a = c('cat', 'dog', 'dog', 'goat', 'cat', 'goat', 'dog', 'dog')
v.b = c(1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2)
v.c = c('blue', 'red', 'blue', 'red', 'red', 'blue', 'yellow', 'yellow')
set.seed(12)
v.d = rnorm(8)
aov(v.a ~ v.b + v.c + v.d) # Error
Ich würde gerne wissen, ob der Wert von v.b
oder der Wert von v.c
eine Fähigkeit hat, den Wert von vorherzusagen v.a
. Ich würde eine ANOVA ausführen (wie oben gezeigt), aber ich denke, dass dies keinen Sinn ergibt, da meine Antwortvariable nicht ordinal ist (sie ist kategorisch). Was sollte ich tun?
r
logistic
anova
categorical-data
multinomial
Remi.b
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Antworten:
Sie können einen beliebigen Klassifikator verwenden. Einschließlich linearer Diskriminanten, multinomialer Logit, wie Bill betonte, Support Vector Machines, neuronaler Netze, CART, zufälliger Wald, C5-Bäume, gibt es eine Welt verschiedener Modelle, die Ihnen helfen können, mithilfe von und vorherzusagen . Hier ist ein Beispiel für die R-Implementierung einer zufälligen Gesamtstruktur:v . ein v . b v . c
Offensichtlich zeigen diese Variablen keine starke Beziehung.
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Dies ist eher eine teilweise praktische Antwort, aber es funktioniert für mich, einige Übungen zu machen, bevor ich tief in die Theorie eintauche .
Dieser ats.ucla.edu- Link ist eine Referenz, die dazu beitragen kann, die multinomiale logistische Regression (wie von Bill hervorgehoben) auf praktischere Weise zu verstehen.
Es enthält reproduzierbaren Code zum Verständnis der Funktion
multinom
aus demnmet
PaketR
und gibt auch eine Einführung in die Interpretation der Ausgaben.Betrachten Sie diesen Code:
So können Sie das log-linear angepasste multinomiale Logistikmodell interpretieren:
Hier ist ein Auszug darüber, wie die Modellparameter interpretiert werden können:
..... .....
Der Artikel enthält noch viel mehr, aber ich dachte, dieser Teil sei der Kern.
Referenz:
Beispiele für die R-Datenanalyse: Multinomiale logistische Regression. UCLA: Statistische Beratungsgruppe.
von http://www.ats.ucla.edu/stat/r/dae/mlogit.htm (abgerufen am 05. November 2013).
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