最大化して、bを最適値にします。1)パラメータごとにL(b)の最初の偏導関数をとることで、尤度式を見つけます。これらの式の一般形は以下になります。これらの式にゼロを設定してbを解くことで、最尤推定値が得られます。πk(xi)係数パラメータ推定値とも呼ばれる最尤推定値。1セットのパラメータ推定値が推定されます。この影響は、参照事象と比較される応答カテゴリによって異なります。logitごとに、参照事象に対する応答カテゴリの対数オッズの差を推定します。1式のパラメータは、すべての他のペアの応答カテゴリを使用して、logitのパラメータを決定します。推定係数は反復再重み付け最小二乗法を使用して計算され、最尤推定値に等しくなります。漸近的な標準誤差は、推定された係数の精度を示します。標準誤差が小さいほど、推定値の精度が高くなります。詳細は、[1]および[2]を参照してください。HallZZは、予測変数が応答と有意な関係があるかどうかを判断するために使用します。Zの大きい方の絶対値は有意な関係を示します。p値は、Zが正規分布になることを示します。定数の計算式は以下になります。/標準誤差サンプルが小さい場合、尤度比検定は、より信頼できる有意性検定になり得ます。p値(P)p値は、仮説検定で帰無仮説を棄却できるかどうかを決定するために使用されます。p値は帰無仮説が真の場合に、実際の計算値と少なくとも同程度以上の極端な検定統計量が得られる確率です。p値用によく使用されるカットオフ値は0.05です。検定統計量の計算されたp値が0.05未満の場合、帰無仮説を棄却します。予測変数と応答の関係を解釈するのに役立ちます。オッズ比(q)はどのような非負数値にもなり得ます。オッズ比1は、比較の基線になります。1の場合、応答と予測変数に関係はありません。オッズは、因子の参照水準に対して(または、より高い水準の連続予測変数に対して)高くなります。オッズは、因子の参照水準に対して(または、より高い水準の連続予測変数に対して)低くなります。値が1から離れるほど、関連度がより強くなることを表します。3つの応答カテゴリ(1,2,3)と1つの予測変数を持つモデルの場合、オッズ比は、参照事象(この例では3)として使用される結果カテゴリに対する結果カテゴリkのオッズを指定します。サンプルの信頼区間が大きい場合は以下になります。/2*(標準誤差)オッズ比の信頼区間を得るには、信頼区間の上限と下限をべき乗します。1)次元を持つ平方行列。係数ごとの分散は対角セルに、ペアごとの係数の共分散は非対角セルにあります。分散は、係数を二乗したものの標準誤差です。分散共分散行列は漸近的であり、情報行列を逆行列にして最後に反復したときに得られます。2番目の偏導関数の行列は、共分散行列を取得するために使用します。応答のカテゴリ数ピアソンデータへのモデル適合度を示すピアソン残差を基準にした要約統計量。ピアソンは、共変量の異なる値の数が観測値数とほぼ等しいときは役立ちませんが、同じ共変量水準で観測値を反復しているときは役立ちます。χ2検定統計量が高く、p値が低くなるほど、データへのモデル適合度は十分でないことを示します。計算式は以下になります。比率に対して仮定された値。共変量の異なる値の数が観測値の数とほぼ等しくなる場合には役立ちませんが、同じ共変量水準で観測値を反復する場合に役立ちます。Dの値が高く、p値が低いほど、モデルがデータに十分に適合しないことを示します。(p)(kは応答のカテゴリ数、Jは因子または共変量パターン数、pは係数の数)です。計算式は以下になります。k番目のカテゴリに対するi番目の観測値の確率。Reserved.EnglishfrançaisDeutschportuguêsespañol日本語한국어中文(简体)本サイトを使用すると、分析およびコンテンツのカスタマイズのためにクッキーが使用されることに同意したことになります。当社のプライバシーポリシーをご確認くださいOK。