Мультиномиальная логистическая регрессия
Мультиномиальная логистическая регрессия расширяет бинарную логистическую регрессию на случаи с тремя или более неупорядоченными категориями. Она моделирует логарифм шансов каждой категории относительно выбранной референтной категории как линейную функцию предикторов и оценивает все параметры одновременно методом максимального правдоподобия. Это стандартный выбор, когда зависимая переменная является номинальной с несколькими уровнями.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- Agresti, A. (2002). Categorical Data Analysis (2nd ed.). Wiley-Interscience. ISBN: 978-0471360933
- Hosmer, D. W., Lemeshow, S., & Sturdivant, R. X. (2013). Applied Logistic Regression (3rd ed.). Wiley. ISBN: 978-0470582473
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Multinomial Logistic Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.
- Дискриминантный анализСтатистика↔ compare
- Логистическая регрессияСтатистика исследований↔ compare
- Ординальная логистическая регрессияСтатистика↔ compare
- Случайный лесМашинное обучение↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →