[問題] 建立兩個模型的必要性?

[cawaiilulu (across)]

想問問版友一個問題
當資料是由兩類人組成 要怎麼決定是建一個模型就好 還是建立兩個模型?

資料是這樣的: 預測binary決策(購買某保險) 用logistic

問題來了 其實樣本是由兩群人組成的 這兩群人有一群是單A國籍
另外一群人是AB雙重國籍

所以 AB雙重國籍者 也會擁有A單國籍者的variables 但是單A不會有B國籍的資料
例如 國家居住年限 國家繳稅與否 ....


目前 兩群人購買其他某保險的比率是 (80:20  73:27)

我現在有點傷腦筋是 到底應該怎麼判斷 是不是應該分開建模型
還是全弄在一個反正沒該項資料的就補0就好了....
有任何學理上的標檢驗判斷準作法嗎?

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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 24.210.58.35
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推 onionsteven: 淺見:模式一個 只有A有的資料不放入
→ gogostay: 我的想法是...模型一:只納入A國籍,模型二:只納入雙重國
→ gogostay: 個模型較優.僅供參考^^
→ gogostay: 模型二:只納入雙重國籍,模型三:建一個國籍變數,A國給0,
→ gogostay: 雙重給1,最後比較哪個模型較優,僅供參考
→ andrew43: 大方向是：你的母體為何？
母體是購買過某保險公司某類產品的人 這些人不然就是a單國籍 不然就是ab雙重國籍
→ GoldLight: multigroup model
→ GoldLight: 但是它有一些假設，請參照你的研究問題y
→ yhliu: 建議分別建模, 可以避免一些麻煩. 單一模型固然有其可取之
→ yhliu: 處, 但也有一些條件需要考慮, 需要檢查.
謝謝大家分享指教
※ 編輯: cawaiilulu (24.210.58.35), 09/08/2014 03:09:08