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6720 11
2010-10-18
各位好:
    我是一名统计新人,最近在学习使用sas中 proc nlmixed拟合多水平logistic模型,该命令中parms语句能够为模型中各参数设定初始值,我的问题如下:

1.模型中设定初始值的意义是什么,有什么具体作用。

2.该设为多少,parms默认是设置为1,但有人说这会影响估计的精度。

3.以前拟合多水平logistic模型使用MLwin,很方便不涉及初始值设定问题,只要设定初次拟合MQL,进而PQL,即可得到结果,但MLwin不能提供-2log 似然值,无法进行嵌套模型比较。

我想能否这样,用MLWIN拟合的参数估计结果作为初始值,在proc mlmixed中  parms语句对各待估参数进行初始值设定。另一方面,将parms参数初始值都设定为1,然后比较哪个结果更接近mlwin。

4.MLWIN中多水平logistic模型算法,与proc nlmixed是否一致。

       不知这方法是否可行,请各位不吝赐教,谢谢。
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2010-10-18 15:16:15
这个影响有多大,正常情况下应该是从0开始,因为你应该假设他们为0,根据数据来推翻这个假设
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2010-10-18 17:31:08
那么设定初始值,可否利用mlwin拟合的结果呢
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2010-10-19 08:03:35
freetest 发表于 2010-10-18 10:26
各位好:
    我是一名统计新人,最近在学习使用sas中 proc nlmixed拟合多水平logistic模型,该命令中parms语句能够为模型中各参数设定初始值,我的问题如下:

1.模型中设定初始值的意义是什么,有什么具体作用。

2.该设为多少,parms默认是设置为1,但有人说这会影响估计的精度。

3.以前拟合多水平logistic模型使用MLwin,很方便不涉及初始值设定问题,只要设定初次拟合MQL,进而PQL,即可得到结果,但MLwin不能提供-2log 似然值,无法进行嵌套模型比较。

我想能否这样,用MLWIN拟合的参数估计结果作为初始值,在proc mlmixed中  parms语句对各待估参数进行初始值设定。另一方面,将parms参数初始值都设定为1,然后比较哪个结果更接近mlwin。

4.MLWIN中多水平logistic模型算法,与proc nlmixed是否一致。

       不知这方法是否可行,请各位不吝赐教,谢谢。
It depents on your original problem. If your problem has one and one only maximum value. The initial values only affect the speed of convergence. If your problem size is big, then a proper initial value setting (using your prior information about parameters) will save your big time.

On the other hand, if the problem is highly nonlinear, it may have many LOCAL maximum points. Different initial value may converge to different local maximum instead of a global one. Search for global maximum value is really cumbersome.
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2010-10-19 13:51:07
感谢楼上指点。但我不明白您所说的many LOCAL maximum points 指什么。
我的目的是分析,地区和个人经济水平对一种疾病患病情况的影响。结局变量为疾病患病率,高水平自变量为地区财政收入,低水平自变量为个人收入、文化程度。使用sas分析主要是为了得到-2log 似然值进行嵌套比较。
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2010-10-20 09:27:56
freetest 发表于 2010-10-19 13:51
感谢楼上指点。但我不明白您所说的many LOCAL maximum points 指什么。
我的目的是分析,地区和个人经济水平对一种疾病患病情况的影响。结局变量为疾病患病率,高水平自变量为地区财政收入,低水平自变量为个人收入、文化程度。使用sas分析主要是为了得到-2log 似然值进行嵌套比较。
You may think about a highly nonlear problem as you face many mountains, what you need is to find highest  one among them. The numerical algorithm may find a peak(one) and stop there because the first order derivative is zero and the second order derivative is negative, but that is not the highest one.  That is what I mean a LOCAL maximum.

However some problems only have one peak/mountain, for example a simple logistic model. In this case the solution is global.
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