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楼主: 恶魔♂猎手
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[问答] logistic回归模型与潜在类别模型的区别 |
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最佳答案潜在类别变量,第一次听说这个词。不知道楼主指的是不是潜变量,即SEM(结构方程模型)中的概念。其实,说白了,对于横截面数据而言,其回归分析方法的选择是取决于因变量的类型的。当因变量为连续变量时,用多元线性回归;当因变量为类别变量时,又可具体分二分类、无序多分类和有序多分类,进而用二元logistic/probit回归模型,无序多分类logistic/probit回归模型和有序多分类logistic/probit回归模型。祝好运。
回帖推荐xddlovejiao1314 发表于2楼 查看完整内容 潜在类别变量,第一次听说这个词。不知道楼主指的是不是潜变量,即SEM(结构方程模型)中的概念。其实,说白了,对于横截面数据而言,其回归分析方法的选择是取决于因变量的类型的。当因变量为连续变量时,用多元线性回归;当因变量为类别变量时,又可具体分二分类、无序多分类和有序多分类,进而用二元logistic/probit回归模型,无序多分类logistic/probit回归模型和有序多分类logistic/probit回归模型。祝好运。
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