预测 gmnl 回归的拟合概率
Predict fitted Probabilities for gmnl regression
我正在使用 gmnl 函数来拟合混合多项式 Logit 模型。
因为我对该模型的预测概率更感兴趣，所以我想通过应用 predic 函数之类的东西来获得它们。
m4=gmnl(int_choice ~ 1+fico+annual_inc+int_emp_length+| time +grade+ last_fico |0, data = mldata, model="mixl",R=50,panel=TRUE,correlation = TRUE,ranp=c(annual_inc="n",int_emp_length="n"))
## how to mimic predict??
p_hat=predict(m4,type="probs")
有什么建议吗？
您正在寻找的是一个像这样的简单转换规则：
- 通过计算系数的 exp() 将 logit（glm 输出）转换为概率，这将为您提供赔率。
- 使用此公式将赔率转换为概率：
prob = odds / (1 + odds)。
可以在这里找到很好的解释和示例：https://sebastiansauer.github.io/convert_logit2prob/
在小插图中找不到解决方案，但已记录在帮助文件中。输入 help("fitted.gmnl") 会产生以下结果：
fitted(object, outcome = TRUE, ...)
如果为 TRUE，则拟合和残差方法 return 一个对应于所选备选方案的向量，否则它 return 是一个矩阵，其中每一列对应于每个备选方案。
我在 gmnl 模型上输入 str()
我找到了一个名为 prob.alt 的内部属性，它提供了选择 - 残差
因此，在您的情况下，m4$prob.alt 给出了一些有用的值，（按行查找最大值给出了预测的选择）
（在我的例子中（一个潜在的 class mnl）这没有帮助，因为它具有预测的潜在 class 概率）
我正在使用 gmnl 函数来拟合混合多项式 Logit 模型。
因为我对该模型的预测概率更感兴趣，所以我想通过应用 predic 函数之类的东西来获得它们。
m4=gmnl(int_choice ~ 1+fico+annual_inc+int_emp_length+| time +grade+ last_fico |0, data = mldata, model="mixl",R=50,panel=TRUE,correlation = TRUE,ranp=c(annual_inc="n",int_emp_length="n"))
## how to mimic predict??
p_hat=predict(m4,type="probs")
有什么建议吗？
您正在寻找的是一个像这样的简单转换规则：
- 通过计算系数的 exp() 将 logit（glm 输出）转换为概率，这将为您提供赔率。
- 使用此公式将赔率转换为概率：
prob = odds / (1 + odds)。
可以在这里找到很好的解释和示例：https://sebastiansauer.github.io/convert_logit2prob/
在小插图中找不到解决方案，但已记录在帮助文件中。输入 help("fitted.gmnl") 会产生以下结果：
fitted(object, outcome = TRUE, ...)
如果为 TRUE，则拟合和残差方法 return 一个对应于所选备选方案的向量，否则它 return 是一个矩阵，其中每一列对应于每个备选方案。
我在 gmnl 模型上输入 str() 我找到了一个名为 prob.alt 的内部属性，它提供了选择 - 残差 因此，在您的情况下，m4$prob.alt 给出了一些有用的值，（按行查找最大值给出了预测的选择）
（在我的例子中（一个潜在的 class mnl）这没有帮助，因为它具有预测的潜在 class 概率）