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Y=theta/(1+alpha*exp(beta*X))

其中theta,alpha,beta是需要估计的参数，X是解释变量，Y是被解释变量。

用非线性回归进行估计，结果提示海塞阵是奇异的，即存在多重共线性。

这个问题应该如何解决？

另外，两个变量估计三个参数，在线性回归中是不可能的，在这样的logit模型中是不是可以呢？

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关键词：logit模型 Theta Alpha 非线性回归 多重共线性 请教

joskow 发表于 2010-2-22 15:44
Y=theta/(1+alpha*exp(beta*X))

其中theta,alpha,beta是需要估计的参数，X是解释变量，Y是被解释变量。

用非线性回归进行估计，结果提示海塞阵是奇异的，即存在多重共线性。

这个问题应该如何解决？

另外，两个变量估计三个参数，在线性回归中是不可能的，在这样的logit模型中是不是可以呢？

"另外，两个变量估计三个参数，在线性回归中是不可能的，在这样的logit模型中是不是可以呢？"

Yes!  For example, y=theta + alpha * x1 + beta * x2 + error, where x2=x1^2.

If your theoretical model is defined as that, then the model has the identification issue for a given data set. Not sure how bigger is your data set.

One approach is that one of them has to be fixed as a prior if there is no data issue.