[討論] 可加模型適合處理類別變數嗎？

[totolink (吐吐林克)]

大家好，最近在做可加模型相關的數據實驗，衍生一些好奇想請教板上高手們

可加模型的形式將一般複迴歸的自變數再套上任意函數，使用上更具有彈性可以處理非線性的資料。但如果遇到類別變數時該如何處理呢？和迴歸一樣建立虛擬變數嗎？

另外也想到，迴歸建模的過程經常要篩選變數，已知的方法就有好幾種，若碰到類別資料而建立虛擬變數，而篩選過程中又沒將全部虛擬變數篩入，這樣在理論上是否可行呢？


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→ yhliu: 通常二元變量會對比例 p 設定 logistic 變換再用線性或
→ yhliu: additive model; 計數資料則對其理論值(期望值)取對數再
→ yhliu: 套用 linear 或 additive model.
→ totolink: y大，請問logistic變換的做法為何呢？若是多元變數如何
→ totolink: 處理呢？
→ totolink: 是暫時把類別變相當作依變項轉成勝算比嗎
→ yhliu: Y_i independently distributed as binormal(n_i,p_i(x_i))
→ yhliu: Assume log(p_i(x_i)/(1-p_i(x_i))) = f(x_i)
→ yhliu: logistic-linear: f(x_i) = b_0+b_1 x_1i+...+b_k x_ki
→ yhliu: additive model: f(x_i) = f_1(x_1i)+...+f_k(x_ki)
→ totolink: y大你好，你說的狀況是y為二元分配，想問的是如果y是數
→ totolink: 值型，但X中有幾種變量是類別資料該如何解決呢？
→ yhliu: 你不是類別反應變項, 是自變項為類別型? 那根本沒問題!
→ yhliu: 如果是用套裝軟體, 採用能處理類別自變項的程序, 該類程序
→ yhliu: 會自動建類別變項的虛擬變數, 變項選擇是整個類別變項做考
→ yhliu: 慮的, 不是一個類別變項的各虛擬變數分別考慮.