Regression modelRegression / GLM

การถดถอยโลจิสติกส์หลายตัวแปร

การถดถอยโลจิสติกส์หลายตัวแปร (Multinomial logistic regression) เป็นการขยายการถดถอยโลจิสติกส์แบบทวิภาค (binary logistic regression) ไปสู่ผลลัพธ์ที่มีสามหมวดหมู่ขึ้นไปซึ่งไม่มีการจัดลำดับ. วิธีนี้จะจำลองอัตราส่วนล็อกของแต่ละหมวดหมู่เมื่อเทียบกับหมวดหมู่อ้างอิงที่เลือกไว้ เป็นฟังก์ชันเชิงเส้นของตัวทำนาย และประมาณค่าพารามิเตอร์ทั้งหมดพร้อมกันโดยใช้วิธีการประมาณค่าความควรจะเป็นสูงสุด (maximum likelihood). เป็นตัวเลือกมาตรฐานเมื่อตัวแปรตามเป็นแบบนามบัญญัติ (nominal) ที่มีหลายระดับ.

นำไปใช้ด้วย StatMindเร็ว ๆ นี้วิดีโอเร็ว ๆ นี้Download slides

อ่านวิธีฉบับเต็ม

สำหรับสมาชิกเท่านั้น

เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้

เข้าสู่ระบบ

Method map

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

แหล่งอ้างอิง

  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

วิธีอ้างอิงหน้านี้

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

ถูกอ้างอิงโดย

ScholarGateMultinomial Logistic Regression (Multinomial Logistic Regression). สืบค้นเมื่อ 2026-06-15 จาก https://scholargate.app/th/statistics/multinomial-logistic-regression · ชุดข้อมูล: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026