범주 형 변수 만있는 회귀

모든 종속 변수와 독립 변수가 범주 형 변수 인 경우 회귀를 수행 할 수 있습니까?

regression logistic categorical-data

— 이타 주의자
소스

반응 (종속) 변수가 순수하게 숫자로 처리되는 한 일반적인 회귀 또는 정원 회귀 분석에서도 가능합니다. 소프트웨어에 따라이를 발생 시키거나 강요해야 할 수도 있습니다. 로지스틱 또는 순서 형 회귀 분석을 포함하여 회귀 정의를 적절하게 정의하면 가능할뿐만 아니라 일반적입니다.

— 닉 콕스

우리는 여기에 우리의 용어를 분명히해야하지만 일반적으로 그렇습니다 .

종속 변수가 연속적이고 잔차 가 정규 분포를 따르지만 ( 여기 참조 ) 독립 변수가 모두 범주 형인 경우 이는 분산 분석에 불과합니다 .
종속 변수가 범주 형이고 독립 변수가 연속적이면 이는 로지스틱 회귀입니다 (이진, 순서 또는 다항식 에 따라 다름).
종속 변수와 독립 변수가 범주 형 변수 인 경우에도 로지스틱 회귀 분석을 사용할 수 있습니다. 이는 일종의 분산 분석 버전의 LR입니다.

로지스틱 회귀 및 일반 최소 제곱 (선형) 회귀 모두 일반 선형 모형 의 특수한 경우입니다 .

— gung-복직 모니카
소스

언급 한 세 번째 경우입니다. LR을 시도했지만 아무런 계수도 중요하지 않습니다. 나는 내가 잘못하고 있다고 생각했다.

— 이타 주의자

ANOVA 에는 정규 분포 잔차 가 필요한 것보다 더 많은 연속 종속 변수 가 필요 하다고 생각하지 않습니다 . 이것은 분산 분석이 잘 작동하는 조건 일뿐입니다.

— Nick Cox

@NickCox는 물론입니다. 우리는 이러한 용어를 정의하고 적용하는 방법에 대해 고민하고 있습니다. 내가 넣을 방법은 모델이 이러한 가정에서 파생 된 것이지만 결과가 도움이 될지 여부에 대한 질문으로 충족되지 않더라도 분산 분석을 사용할 수 있습니다.

— gung-Monica Monica 복원

@altruist, 나는 개념적 명확성을 위해 세 가지 경우를 제시했다. 나는 당신이 원하는 것이 마지막임을 알고 있습니다. 모델을 맞추기 위해 소프트웨어를 올바르게 사용하는지 여부와 계수가 '유의한지'여부는 LR이 상황에 적합한 모델인지 여부와 관련이 없습니다.

— gung-Monica Monica 복원

범주화되는 것은 때때로 소프트웨어의 정의의 문제이며 때로는 보는 사람의 마음에 달려 있습니다. 예를 들어 아이들의 수는 얼마입니까?

— Nick Cox