问题标签 [multinomial]

我正在尝试执行多项回归来估计油价对石油生产商公司股价方向的影响。我的因变量是“向上”、“向下”或“中性”，具体取决于价格给自变量的方向。

这是我的数据集的一部分：

我用了这个包nnet

我正在使用函数“multinom”来执行此操作：

但是当我使用这个函数predict来获得我的结果时，它给了我这个：

该变量sum_profit是我的自变量，是我的数据集中的一列datos。

如果有人能给我这方面的指导，我将不胜感激，因为我的工作取决于预测的成功。

这是我使用该功能时得到的ls()

谢谢！

I fitted a mutinomial model using nnet's multinom function using (in this case on data giving the diet preference of male and female and different size classes of alligators in different lakes) :

The overall significance of my factors I can get using

And effect plots I got e.g. for factor "lake" using

In addition to the overall Anova tests I would also like to also carry out pairwise Tukey posthoc tests though to test for overall differences in the multinomial distribution of which prey items are eaten, e.g. across different pairs of lakes.

I first thought of using function glht in package multcomp but this does not appear to work, e.g. for factor lake:

Alternative was to use package lsmeans for this, for which I tried

This carries out tests for differences in the proportion of each specific type of food item though.

I was wondering if it would also be possible in one way or another to obtain Tukey posthoc tests in which the overall multinomial distributions are compared across the different lakes, i.e. where differences are tested for in the proportion of any of the prey items eaten? I tried with

but that doesn't seem to work:

Any thoughts?

Or would anyone know how glht could be made to work for multinom models?

为什么要h2o.randomforest在 Out of bag 样本和针对 multinomail 分类问题的训练中计算 MSE？

我也使用 h2o.randomforest 进行了二进制分类，它用于计算AUConout of bag sample和 whiletraining但对于多分类随机森林正在计算 MSE，这似乎很可疑。请看这个截图。

我的目标变量是一个包含 4 个因子水平model1、model2和model3的因子model4。在屏幕截图中，您还将为这些因素提供混淆矩阵。

有人可以解释这种行为吗？

我的主要问题是： 的predict()函数给出了哪些概率mnlogit()，它与包nnet和的概率有何不同mlogit？

在某些背景下，我尝试仅根据个别特定变量对结果进行建模，因为我不知道我的选择者的替代方案。对于给定的模型，我可以从所有三个模型中得到相同的预测概率，但mnlogit给出了几组概率，其中第一组与其他包给出的概率相似。看着 的小插图mnlogit，我知道我可以得到个别的特定概率，但我不认为那些是我提取的（？），我也不认为指定模型来获得这些概率。

查看下面的示例（不是最紧凑的示例，而是我在学习这些函数时使用的示例），您可以看到它mnlogit给出了几组概率。

ps！随意添加标签“mnlogit”！

我想获得多项逻辑回归的预测值（带有置信区间）。我知道这可以通过 predict 来完成，但在我的情况下，我通过以下方式聚集了标准错误：

例如，我如何使用这些结果来获得 X1=1 和 X2=0 的预测概率（带有置信区间），并将其与 X1=2 和 X2=0 的预测概率进行比较。另外，我怎样才能得到这种差异的置信区间？在 stata prvalue 可以做到这一点，但不知道在 R 中是否有一种简单的方法可以做到这一点。）

我正在尝试使用多项逻辑回归模型，其中公式或线性预测变量对于三个结果之一不同。

这是一个示例数据集。抱歉，创建数据集的代码有点长：

nnet下面是用包和包创建模型的代码mlogit： 在这个模型阶段b和c用相同的公式（截距cov和cov2）建模。阶段a是参考。这两个包返回的估计值非常相似。

但是，我想做的是使用 stageb作为参考，将 model stagec作为一个 intercept 的函数，cov如上所述cov2，但 model stagea只是作为一个 intercept 的函数。请注意，在数据集中，协变量不会影响在阶段结束的试验次数：无论协变量的值如何，a40 次试验都在阶段结束。a

这样的模型可能吗？我相信是这样，但我无法弄清楚如何使用这些软件包中的任何一个来做到这一点。我尝试使用各种指标变量从阶段公式中删除协变量，a但无论如何总是估计系数并且标准误差变得巨大。有时点估计也变得非常大。

我在问一个相关的问题Cross Validated，但我认为这个问题主要是关于编程的。如果有兴趣，这是我关于交叉验证的相关问题的链接：

https://stats.stackexchange.com/questions/183427/modeling-probability-with-the-multinomial-logit-link/184004#184004

谢谢你的任何建议。

编辑 2015 年 11 月 30 日

我现在已经从另外两个软件程序中获得了估计。这些估计值是我希望从中看到的可能目标值R。虽然，我怀疑最终可能会有更好的估计。

来自一个应用程序的估计：

来自第二个应用程序的估计：

编辑二 2015 年 11 月 30 日

如果我对两个状态a和c两个协变量进行建模，我会从两个R包和其他两个软件应用程序中获得以下信息：

但是，如果我尝试a仅使用截距对状态进行建模，我仍然没有得到与R其他两个应用程序中的任何一个包类似的估计值：

mlogit我想使用多项逻辑回归R-package解决我的问题。

当我运行下面的代码时，

我收到此错误：“系统在计算上是奇异的”。我看到了这个帖子，但它没有帮助。如果有人可以帮助我，我将不胜感激。

我在 MS SQL 服务器管理工​​作室上有一个非常大的数据集。现在我想使用该数据集在 R 上运行多项逻辑回归（称为 MLR），但我不能先 sqlFetch 或 sqlQuery 数据（因为它太大）。是否可以在 R 中编写一些东西来运行 MLR 而无需先从 SQL 中提取数据，即我可以在 R 中对 SQL 数据运行 MLR 吗？谢谢。

当我运行时multinom()，比如说Y ~ X1 + X2 + X3，如果对于一个特定的行X1是NA（即缺失），但是Y，X2并且X3都有一个值，那么整行是否会被丢弃（就像在 SAS 中一样）？中的缺失值如何处理multinom()？

我正在运行这个模型：

我得到了这个错误：

错误：无法分配大小为 313.3 Mb 的向量

有没有办法解决这个问题？例如，R 中有没有可以设置内存的地方，比如 Stata 中的“setmem”？谢谢！