Regresja z tylko zmiennymi kategorycznymi

Czy można przeprowadzić regresję, jeśli wszystkie zmienne zależne i niezależne są zmiennymi kategorialnymi?

regression logistic categorical-data

— altruista
źródło

Z pewnością jest to możliwe, nawet w przypadku regresji zwykłej lub ogrodowej, o ile zmienna odpowiedzi (zależna) jest traktowana wyłącznie numerycznie. W zależności od oprogramowania może być konieczne naciśnięcie lub wymuszenie tego. Dzięki odpowiednio szerokiej definicji regresji, obejmującej regresję logistyczną lub porządkową, jest to nie tylko możliwe, ale również powszechne.

— Nick Cox

Musimy jasno sprecyzować nasze warunki tutaj, ale ogólnie tak :

Jeśli twoja zmienna zależna jest ciągła (a reszty są normalnie rozłożone - patrz tutaj ), ale wszystkie twoje zmienne niezależne są kategoryczne, jest to po prostu ANOVA .
Jeśli twoja zmienna zależna jest jakościowa, a zmienne niezależne są ciągłe, byłaby to regresja logistyczna (w zależności od tego binarna, porządkowa lub wielomianowa ).
Jeśli zarówno zmienna zależna, jak i zmienne niezależne są zmiennymi kategorialnymi, nadal możesz użyć regresji logistycznej - jest to rodzaj LR w wersji ANOVA.

Zauważ, że zarówno regresja logistyczna, jak i zwykła regresja najmniejszych kwadratów (liniowa) są szczególnymi przypadkami Uogólnionego Modelu Liniowego .

— gung - Przywróć Monikę
źródło

Jest to trzeci przypadek, o którym wspomniałeś, próbowałem LR, żaden ze współczynników nie był znaczący. Myślałem, że robię coś złego.

— altruist

Nie sądzę ANOVA wymaga zmienną zależną ciągły dłużej niż wymaga zwykle rozproszone resztki. Są to tylko warunki, w których oczekuje się, że ANOVA będzie działać dobrze.

— Nick Cox

@NickCox, oczywiście masz rację; spieramy się o to, jak zdefiniujemy i zastosujemy te warunki. Powiedziałbym, że model wywodzi się z tych założeń, ale ANOVA może być stosowana nawet wtedy, gdy nie są one spełnione, w / w zależności od tego, czy wyniki będą pomocne.

— gung - Przywróć Monikę

@altruist, przedstawiłem trzy przypadki dla jasności pojęciowej; Rozumiem, że ostatni jest tym, czego chcesz. Pamiętaj, że to, czy używasz oprogramowania poprawnie, aby dopasować go do modelu i czy twoje współczynniki są „znaczące”, nie ma związku z tym, czy LR jest odpowiednim modelem dla twojej sytuacji.

— gung - Przywróć Monikę

Zauważ, że kategoryczność jest czasem kwestią definicji oprogramowania, a czasem w umyśle obserwatora. Jaka jest na przykład liczba dzieci?

— Nick Cox,