Regression modelRegression / GLM

רגרסיה לוגיסטית מולטינומית

רגרסיה לוגיסטית מולטינומית מרחיבה את הרגרסיה הלוגיסטית הבינארית למשתנים תלויים עם שלוש קטגוריות או יותר שאינן מסודרות. היא ממדלת את הלוג-סיכויים (log-odds) של כל קטגוריה ביחס לקטגוריית ייחוס נבחרת כפונקציה לינארית של המנבאים, ומעריכה את כל הפרמטרים בו-זמנית באמצעות נראות מרבית (maximum likelihood). זוהי הבחירה הסטנדרטית כאשר המשתנה התלוי הוא נומינלי עם רמות מרובות.

יישום עם StatMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

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

מקורות

  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

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 3). Multinomial Logistic Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/he/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

מאוזכר על ידי

ScholarGateMultinomial Logistic Regression (Multinomial Logistic Regression). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/statistics/multinomial-logistic-regression · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026