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请问因变量为不连续变量(取值为0,1,2,3,4,5,6),自变量连续,用什么回归啊?
楼主
薛书新
4287
6
收藏
2021-04-19
可以用logistic吗?
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沙发
szxship
2021-4-20 17:15:51
树回归是一种选择
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藤椅
wtst
2021-4-20 21:33:35
属性数据分析可以用列联表分析; logistic回归、probit回归、对数线性模型等广义线性模型(GLM),其中:
列联表分析可用于自变量、因变量都是属性变量时;
logistic回归因变量可为二值、多值列名/有序因变量,自变量可为连续/属性变量,用最大似然估计法拟合该模型;
logistic模型和Probit模型在link function上存在差异;
计数型因变量可用对数线性模型;
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板凳
颸若辰
2021-4-20 22:47:50
可以的
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报纸
junzhitianxia
2021-4-20 23:44:22
光从0123467看不出是什么模型,这个需要从变量本身的性质来看,可以是多元分类logistic\定序logistic\possion\或者计数对数模型。
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地板
mumutang
2021-4-22 08:46:29
这个直接用二元的Logit是不行的,可以考虑用有序Logit或者有序Porbit。当然,你最后也可以用OLS估计一下,看方向和显著性等是否一样,以此来做稳健性检验。
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7楼
elisetam
2021-6-18 21:45:32
要看你要把Y的0-6作为什么变项,Y如果将0-6当作不同类别可用multinominal regression,如果Y当作count data,要看Y=0的样本比例,如果不高,可以跑Poisson regression,如果比例高,要跑zero-inflated model
X的连续变项,可以直接放入regression model,但如果univariate anlaysis,建议将X分组,再进行chi square test。
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