서수 데이터

서수 데이터의 구조를 설명하는 데 사용할 수 있는 여러 가지 모델이 있습니다. 모델의 네 가지 주요 클래스가 아래에 설명되어 있으며 각 클래스는 랜덤 변수에 대해 정의됩니다.}

$1285></div>,케이=1,2,...,큐{\디스플레이 스타일 케이=1,2,\점,큐}<div><img src=$

참고 있는 모델에서 아래 정의의 값의 μ k{\displaystyle\mu_{k}}

$\mu_{k}$

β{\displaystyle\mathbf{\베타}}

$\mathbf{\베타}$

지 않을 것 같은 모든 모델에 대한 동일한 세트의 데이터 그러나 표기가 비교하는 데 사용되는 구조의 다양한 모델입니다.

비례적인 확률 modelEdit
기준선 범주 로짓 모델편집
정렬된 스테레오타입 모델편집
인접 카테고리 로짓 모델 편집
모델 간의 비교편집

비례적인 확률 modelEdit

가장 일반적으로 사용되는 모델에 대한 순서 데이터는 비례적인 확률 모델에 의해 정의된 로그⁡=log⁡=μ k+β T x{\displaystyle\로그\left=\로그\left=\mu_{k}+\mathbf{\베타}^{T}\mathbf{x} }

${\displaystyle\로그\left=\로그\left=\mu_{k}+\mathbf{\베타}^{T}\mathbf{x}}$

는 매개변수 μ k{\displaystyle\mu_{k}}

$\mu_{k}$

설명합 베이스의 분포 순서 데이터,x{\displaystyle\mathbf{x}}

$\mathbf{x}$

은 공변량 및 β 1950 년은 공변량의 효과를 설명하는 계수이다.

이 모델은 다음을 사용하여 모델을 정의하여 일반화 할 수 있습니다.} }

} }

{\그리고 이것은 모델을 명목 데이터(범주에는 자연 순서가 없음)와 서수 데이터에 적합하게 만들 것입니다. 그러나 이러한 일반화를 사용하면 모델을 데이터에 맞추기가 훨씬 어려워질 수 있습니다.

기준선 범주 로짓 모델편집

기준선 범주 모델은 로그에 의해 정의됩니다.} }

${\이 문제를 해결하려면 다음 단계를 수행하십시오.} }$

이 모델은 범주에 순서를 부과하지 않으므로 서수 데이터뿐만 아니라 명목 데이터에도 적용 할 수 있습니다.

정렬된 스테레오타입 모델편집

정렬된 스테레오타입 모델은 로그에 의해 정의된다.} }

여기서 점수 매개 변수는 0=1=2=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=1=}=1}

${\이 문제를 해결하려면 다음 단계를 수행하십시오.}=1}$

이것은 기준 범주 로짓 모델보다 더 간결하고 전문화 된 모델입니다.} }

은 다음과 같이 생각할 수 있습니다.}}

정렬되지 않은 스테레오타입 모델은 정렬된 스테레오타입 모델과 동일한 형식을 갖지만,순서가 지정되지 않은 모델은 다음과 같습니다.}}

$\2018-11-18 00:00:00:00$

이 모델은 공칭 데이터에 적용 할 수 있습니다.

피팅된 점수는 다음과 같습니다.}}

,서로 다른 레벨을 구분하는 것이 얼마나 쉬운지를 나타냅니다.

$와이$

이 경우,나는 그(것)들에게 그(것)들에게 그(것)들에게 그(것)들에게 그(것)들에게 그(것)들에게 그(것)들에게 그(것)들에게 그(것)들에게 그(것)들에게 그(것)들에게 그(것)들에게 그(것-1}}

${\이 응용 프로그램은 다음과 같은 기능을 제공합니다.-1}}$

그리고 이것은 공변량에 대한 현재 데이터 집합이 레벨을 구별하기 위한 많은 정보를 제공하지 않는다는 것을 나타낸다.}

$k$

그러나 그것이 반드시 실제 값 케이{\디스플레이 스타일 케이}

$k$

그리고 2018 년 10 월 15 일(토)~2018 년 10 월 15 일(일) 는 경우의 값은 공변량의 변화,그 다음에 대한 새로운 데이터에 장착된 점수 ϕ^k{\displaystyle{\hat{\피}}_{k}}

{\displaystyle{\hat{\피}}_{k}}

고 ϕ^k−1{\displaystyle{\hat{\피}}_{k-1}}

${\displaystyle{\hat{\피}}_{k-1}}$

할 수 있습 멀리 떨어져 있습니다.

인접 카테고리 로짓 모델 편집

인접 카테고리 모델은 로그에 의해 정의됩니다.} }

비록 아그레스 티(2010)에서”비례 확률 형태”로 언급되는 가장 일반적인 형태는 로그에 의해 정의된다.100000000000} }

이 모델은 한 범주에서 다음 범주로의 이동 확률을 모델링하는 것은 해당 범주의 순서가 존재한다는 것을 의미하기 때문에 서수 데이터에만 적용 할 수 있습니다.

인접 카테고리 로짓 모델은 기준 카테고리 로짓 모델의 특별한 경우로 생각할 수 있습니다.-1)}

${\(주)코엑스_대표이사:이현우_사업자등록번호:100-81-00000_통신판매업신고번호:제 2011-서울강남-00001 호-1)}$

. 인접 카테고리 로짓 모델은 또한 정렬 된 스테레오 타입 모델의 특별한 경우로 생각할 수 있습니다.-1}

${\파일 이름-1}$

, 즉,데이터를 기반으로 추정되는 것이 아니라,미리 정의된다.

모델 간의 비교편집

비례 확률 모델은 다른 세 모델과 매우 다른 구조를 가지며 기본 의미도 다릅니다. 비례 확률 모델에서 참조 범주의 크기는 다음과 같이 다릅니다.}

$k$

, 2015 년 11 월 15 일(토)~2015 년 12 월 15 일(일)~2015 년 12 월 15 일(일)~2015 년 12 월 15 일(일)~2015 년 12 월 15 일(일)~2015 년 12 월 15 일(일)~2015 년 12 월 15 일(일)~2015 년 12 월 15 일(일)~2015 년 12 월 15 일(일)~2015 년 12 월 15 일(일)~2015 년 12 월 15 일(일)~2015 년 12 월 15 일(일)~2015 년 12 월 15 일(일)~2015 년