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R で関数を実行するmultinom()と、結果の変数の数が非常に多くなりますが、数式にはいくつかの予測変数しかありません。なぜこれが起こっているのか、どうすれば解決できるのかを誰かに説明してもらえますか? ( mv_daily0 と 1 のみを取りicu_loc、データには 0,1,2 を取ります。)

3 つの予測変数を試してみたところ、結果の変数の数が 1230 に増えました。プログラムは、結果の異なる変数として予測変数のそれぞれの異なる値を取得し、それに異なる係数を与えます。

newdata2 <- read.csv("~/Desktop/input_multinom_reg_March9_csv.csv")
library(nnet)
test <- multinom(state_tomorrow ~ mv_daily + icu_loc, newdata2,maxit=400,MaxNWts=2000)

結果：

 Call:
 multinom(formula = state_tomorrow ~ mv_day2 + icu_loc, data = newdata2, 
 maxit = 400, MaxNWts = 2000)

Coefficients:
(Intercept)    mv_daily    icu_loc
F     3.6303751 -1.1223394 -0.3681095
H     1.2178084 -1.3153864  0.3721295
IND   0.4628305 -2.1366738 -1.2530020
PR    2.2952981 -1.3085620 -0.4032178
RRT   0.1000952 -0.6432881  0.7659957

# weights:  24 (15 variable)
initial  value 18682.675986 
iter  10 value 12929.391832
iter  20 value 12341.441938
final  value 12284.346914

データは次のようになります。

id  state_tomorrow  day  mv_daily  icu_loc
1     F              1      0         1
1     RRT            2      1         1
2     PR             4      1         0
2     PR             5      1         2
4

1 に答える 1

2

多項モデルを推定する場合、因子レベルごとに個別のパラメータ推定値を期待する必要があります。

于 2014-03-14T12:08:45.370 に答える