Regression modelRegression / GLM

Мултиномна логистична регресия

Мултиномната логистична регресия разширява бинарната логистична регресия до резултати с три или повече неупоредени категории. Тя моделира логаритъма на шансовете (log-odds) на всяка категория спрямо избрана референтна категория като линейна функция на предиктора и оценява всички параметри едновременно чрез метода на максималното правдоподобие. Това е стандартният избор, когато зависимата променлива е номинална с множество нива.

Приложете с StatMindСкороВидеоСкороDownload slides

Прочетете целия метод

Само за членове

Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.

Вход

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Източници

  1. Agresti, A. (2002). Categorical Data Analysis (2nd ed.). Wiley-Interscience. ISBN: 978-0471360933
  2. Hosmer, D. W., Lemeshow, S., & Sturdivant, R. X. (2013). Applied Logistic Regression (3rd ed.). Wiley. ISBN: 978-0470582473

Как да цитирате тази страница

ScholarGate. (2026, June 3). Multinomial Logistic Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/statistics/multinomial-logistic-regression

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Цитиран в

ScholarGateMultinomial Logistic Regression (Multinomial Logistic Regression). Извлечено на 2026-06-15 от https://scholargate.app/bg/statistics/multinomial-logistic-regression · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026