最优尺度回归分析

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右图是我操作的过程，为什么输出的结果会出现警告，怎么解决？定义度量中的有序样条、标称样条、序数、名义、数字分表代表什么意思？分别适用于那种情况？样条的度和内部结点又是什么意思？本人菜鸟，劳烦各位大神帮忙解答，万分感谢！！

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关键词：最优尺度回归 回归分析 是什么意思 万分感谢 回归分析

最优尺度回归的因变量必须是有序变量，比如职称等，你的是数字，根本就不合适。

警告说的是你没定义数据的离散化方式, 点"离散化按钮", 为每个变量定义离散化

ymizhao 发表于 2015-5-27 17:01
最优尺度回归的因变量必须是有序变量，比如职称等，你的是数字，根本就不合适。

原来是这样呀,谢谢!

enxizheng 发表于 2015-5-28 21:28
警告说的是你没定义数据的离散化方式, 点"离散化按钮", 为每个变量定义离散化

为什么要进行离散化呀?

栀子花_念 发表于 2015-5-29 11:12
为什么要进行离散化呀?

因为最优尺度回归主要是处理分类数据的, 如果有连续性数据的话, 则需要对连续性数据进行离散化. 当然如果数据本身就是分类数据, 那么也需要指定一下离散化方式, 通常用的较多的离散化方式是按秩离散.

ymizhao 发表于 2015-5-27 17:01
最优尺度回归的因变量必须是有序变量，比如职称等，你的是数字，根本就不合适。

张文彤的书上就是以连续性数据为因变量为例做的最有尺度回归

enxizheng 发表于 2015-5-29 14:25
因为最优尺度回归主要是处理分类数据的, 如果有连续性数据的话, 则需要对连续性数据进行离散化. 当然如果 ...

我也遇到了这个问题，我想请教您什么时候用分组离散化什么时候用乘什么时候是秩？什么时候不需要离散化呀？急急急急急

enxizheng 发表于 2015-5-29 14:25
因为最优尺度回归主要是处理分类数据的, 如果有连续性数据的话, 则需要对连续性数据进行离散化. 当然如果 ...

对自变量中的连续变量进行离散化，那么应该选择哪种离散化方式更为合适呢？是分组还是乘或者按秩离散。