問題タブ [multinomial]

R で mlogit を使用して、輸送モードの選択を生成しようとしています。問題は、特定の選択肢にのみ適用される変数があることです。

より具体的には、自動車、公共交通機関、および非電動の交通手段を使用する確率を予測しようとしています。私の予測因子は、距離、トランジットの待ち時間、世帯内の車両の数、および車両の移動時間です。

このようにフォーマットすると機能します：

ただし、車両の移動時間 (ivt) で取得した結果は意味がありません。

ご覧のとおり、統計は見栄えがしますが、ivt は正の係数ではなく、負の係数である必要があります。私の考えでは、すべて0である非電動部分が影響しています。私がしなければならないことは、以下に示すように、方程式の 3 番目の部分を使用することだと思います。

ただし、これにより次の結果が得られます。

これもまた、電動化されていない場合は変数がすべて 0 であるためだと思いますが、これを修正する方法がわかりません。すべての代替に適用できない場合、代替固有の変数を含めるにはどうすればよいですか?

miceかなり大きなデータ セット (30 個のカテゴリ予測変数と予測変数、
n = 1000) を使用して R で実行すると、次のエラーが発生します。

のエラーchol.default(fit.sum$cov.unscaled): 次数 17 の先行マイナーが正定値ではありません

polyreg代入法として、ほとんどの変数に (多項回帰)を使用します。このエラーが発生する理由がわからないため、それを再現するコードをこれ以上投稿することはできません。

MICE で線形回帰を使用している場合、ここで同様の問題が発生する投稿を見つけました。この投稿は、Cross Validated で回答を受け取りませんでした。

この投稿で示されているように、Gibbs サンプリングで必要になるいくつかの手順にも関連している可能性があります。MCMCOPは、MICEが使用する手順に関連する、を使用した自己プログラム関数でこのエラーを説明しました。

私は主要な未成年者が何であるかを知りません。

問題:多項ロジスティック マルチレベル モデルのセットを推定する必要がありますが、適切な R パッケージが見つかりません。そのようなモデルを推定するのに最適な R パッケージは何ですか? STATA 13 は最近、この機能をマルチレベルの混合効果モデルに追加したため、そのようなモデルを推定する技術が利用できるようです。

詳細：多くの研究課題では、結果変数がカテゴリ変数である多項ロジスティック回帰モデルの推定が必要です。たとえば、生物学者は、どの種類の樹木 (松、カエデ、オークなど) が酸性雨の影響を最も受けるかを調べることに関心を持つかもしれません。市場調査員は、顧客の年齢とターゲット、セーフウェイ、またはウォルマートでの買い物の頻度との間に関係があるかどうかに関心があるかもしれません。これらのケースでは、結果変数がカテゴリ (順序付けされていない) であり、多項ロジスティック回帰が推奨される推定方法であるという共通点があります。私の場合、人間の移動のタイプの違いを調査しています。結果変数 (mig) は、0 = 移動なし、1 = 内部移動、2 = 国際移動にコード化されています。これが私のデータセットの簡略化されたバージョンです:

私の目標は、年齢 (独立変数) が (1) 国内で移住するかしないか、(2) 国際的に移住するかしないか、(3) 国内で移住するか国際的に移住するかのオッズに対する影響を推定することです。さらに複雑なのは、私のデータがさまざまな集計レベルで機能することです (たとえば、汚染は州レベルで機能します)。また、特定の種類の運動に着手する可能性に対する大気汚染 (汚染) の影響を予測することにも関心があります。

不格好な解決策:各モデルのデータ セットを 2 つの移行タイプのみに減らすことで、個別のロジスティック回帰モデルのセットを推定できます (たとえば、モデル 1: mig=0 および mig=1 とコード化されたケースのみ、モデル 2: mig=0 と mig=1 とコード化されたケースのみ)。 mig=2; モデル 3: mig=1 および mig=2 とコード化されたケースのみ)。このような単純なマルチレベル ロジスティック回帰モデルは lme4 で推定できますが、省略されたケースの影響を適切に説明できないため、このアプローチはあまり理想的ではありません。2 番目の解決策は、R2MLwiN パッケージを使用して、R を介して MLWiN で多項ロジスティック マルチレベル モデルを実行することです。しかし、MLWiN はオープン ソースではなく、生成されたオブジェクトは使いにくいため、このオプションは避けたいと思います。包括的なインターネット検索に基づいて、そのようなモデルに対する需要があるようですが、私は良い R パッケージを認識していません。したがって、そのようなモデルを実行した専門家が推奨事項を提供し、複数のパッケージがある場合は、いくつかの利点/欠点を示すことができれば素晴らしいことです. このような情報は、複数の R ユーザーにとって非常に役立つリソースになると確信しています。ありがとう！！

ベスト、ラファエル

N 個のベルヌーイ変数 、X1...、XN、およびがありXi~B(1, pi)、piはそれぞれXi、 、および の分布Y=X1+...XNを取得する必要がありますY。

XiとXjが独立している場合、i!=jシミュレーションを使用できます。

しかし、現在XiとXjは依存しているため、相関も考慮する必要があります。corr(Xi, Xj)=0.2いつi!=j、シミュレーションに相関を挿入するにはどうすればよいでしょうか? または、他の方法で Y の分布を取得しますか?

助けてくれてありがとう。

私の問題

R ライブラリ 'choicemodelr' を使い始めたばかりで、解決策としてベータ値を取得することに成功しました。しかし、これらの値を特定の属性レベルにどのように割り当てるのだろうか。その結果、A1B1、A1B2、A1B3 などの値しか得られません。一般的に、この一般的な出力はデザインにどのように接続されますか?

ドキュメントにヒントが見つかりませんでした。choicemodelr libraray でも、それが接続されている bayesm ライブラリ (rhierMnlRwMixture) でもありません。これで私を助けてくれることを願っています。

前もって感謝します、フィル

これを説明するために、いくつかのコードと出力:

Rでの私のコード

次の出力 (抜粋) を取得します。

回答 A1B1 A1B2 A1B3 A1B4 A2B1 A2B2 なし
001 -2,56 -6,54 -18,49 27,59 -1,74 1,74 -1,94
002 -3,18 -6,52 -19,79 29, 49 0,50 -0,50 -0,58

その情報が役立つことを願っています。さらに情報が必要な場合はお知らせください。

分類が必要な 3 クラスの問題があります。nnetパッケージで多項ロジスティック回帰を使用したい。クラスの結果には、P、Q、R の 3 つの要素があります。Q を基本要素として扱いたいと思います。

だから私はそれを次のように対比して書き込もうとしました：

それをチェックしました：

今multinom()：

出力：

質問:
ご覧のとおり、P クラスは出力に表示されなかったので、R で因子変数を処理するときに予想どおりアルファベット順で最初のベースとして扱われ、Q クラスはとして扱われなかったということです。この場合のベース レベルは、他の 2 つのレベルのベースにする方法は?

多項混合ロジットモデルの推定を求めて、多項ロジットモデルのmlogitパッケージを発見しました。優れたビネットを読んだ後、記載されている例のいずれにも自分のデータを適用できないことがわかりました。

私は今、私の問題を解決してくれることを期待して書き、私の状況を説明するための最小限の例を作成しました.

問題は次のとおりです。子音「Q」を含む単語がどこかにあります。現在、これらの単語を聞いて、Q、U、またはその他の子音を聞いたかどうかを言うように割り当てられた人々を対象に実験が行われました。これは、音節の位置や実語/非実語などのいくつかの要因に応じてモデル化する必要があります。

最小限の例では、音節の位置で 4 人とその回答を作成しました。

私の知る限り、nnetのmultinom機能は混合モデルをカバーしていません。

最初に、-関数を使用しmlogit.dataてファイルを再形成しました。同僚と話し合った結果、alternative.specific.variable は存在しないという結論に達しました。

いいえ、どうすればいいのかわからないので、ここで助けを求めます。しかし、この種の問題は解決できると信じてmlogitいますが、まだ見ていません;）

ではR、多項線形ロジット回帰が与えられた場合、予測子のいくつかの値が与えられた場合に条件付き確率を取得する必要があります。

たとえばmultinom、パッケージの関数を使用して、nnetを計算したと想像してくださいfit <- multinom(response ~ predictor)。からfit、予測子の特定の値が与えられた場合に、さまざまな応答クラスの確率の重みを取得するにはどうすればよいですか?

のようなものを使用することを考えpredict(fit,newdata,type=???)ましたが、続行する方法がわかりません。