Мультиномиальная логистическая регрессия
Мультиномиальная логистическая регрессия — это метод максимального правдоподобия для номинальной (неупорядоченной) зависимой переменной с более чем двумя категориями. Основываясь на трактовке Макфаддена (1974) качественного выбора, она присваивает каждой категории собственный набор коэффициентов относительно референтной категории.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+3 more
Источники
- McFadden, D. (1974). Conditional Logit Analysis of Qualitative Choice Behavior. In P. Zarembka (Ed.), Frontiers in Econometrics (pp. 105-142). Academic Press. ISBN: 978-0127761503
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 1). Multinomial Logistic Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/econometrics/multinomial-logit
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.
- Логистическая регрессияСтатистика исследований↔ compare
- Регрессия отрицательного биномиального распределенияЭконометрика↔ compare
- Регрессия методом обыкновенных наименьших квадратов (ОНМК)Эконометрика↔ compare
- Упорядоченная логистическая регрессия (Ordered Logit/Probit)Эконометрика↔ compare
- Пуассоновская регрессия и регрессия с отрицательным биномиальным распределениемЭконометрика↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →