Multinomial logit models are used t

Multinomial logit models are used to model relationships between a polytomous response variable and
a set of regressor variables. These polytomous response models can be classified into two distinct types,
depending on whether the response variable has an ordered or unordered structure.
In an ordered model, the response Y of an individual unit is restricted to one of m ordered values. For
example, the severity of a medical condition may be: none, mild, and severe. The cumulative logit
model assumes that the ordinal nature of the observed response is due to methodological limitations
in collecting the data that results in lumping together values of an otherwise continuous response
variable (McKelvey and Zavoina 1975). Suppose Y takes values y1, y2, . . . , ym on some scale, where
y1 < y2 < . . . < ym. It is assumed that the observable variable is a categorized version of a continuous
latent variable U such that
Y = yi , i−1 < U  i, i = 1,
Introduction

結果 (繁體中文) 1:

多項 logit 模型用來類比出反應變數之間的關係和一組回歸變數。這些出回應模型可以分為兩種類型，取決於是否回應變數有序或無序的結構。在序的模型中，回應 Y 的一個個別的單位僅限於 m 命令值之一。為示例中，醫療條件的嚴重程度可能是︰ 無，溫和，和嚴重。累積 logit模型假定觀察到反應的序號性質是由於方法的局限性在收集資料，結果混為一談否則為連續回應值變數 （麥凱和 Zavoina 1975 年）。假設 Y 需要值 y1、 y2，......，ym 進行一定的規模，在哪裡y1 < y2 <......< ym。它被假定可觀測變數是一種連續的分類的版本潛變數 U 這樣Y = 彝族，i−1 < U 我、 我 = 1，介紹

結果 (繁體中文) 2:

多項式Logit模型用於模擬一個多歧響應變量之間關係的
一組回歸變量。這些多歧響應模型可分為兩種不同的類型，
這取決於反應變量是否具有有序或無序的結構。
在一個有序的模型中，一個單獨的單元的響應Y被限制為m個有序值。對於
例如，一個醫學狀況的嚴重程度可能是：無，輕度，重度。累積的Logit
模型假定觀察到響應的序性質是由於方法的局限性，
在收集這導致一個原本連續的響應值混為一談數據
變量（麥凱維和Zavoina 1975）。假設Ÿ取值Y1，Y2。。。，在一些規模，其中YM
Y1 <Y2 <。。。<YM。假定可觀測變量是連續的分類版本
潛變量U以使得
Y =義，？I-1 <U？I，I = 1，
引言

結果 (繁體中文) 3:

多項Logit模型用於多分類反應變數和模型之間的關係一套回歸變數。這些多級反應模型可以分為兩個不同的類型，根據是否響應變數的有序或無序的結構。在一個有序模型中，單個組織的響應僅限於m個序值的一個。對於例如，一個醫療條件的嚴重程度可能是：無，輕度，和嚴重的。累積logit模型假設所觀察到的響應的有序性是由於方法的局限性在混為一談，否則連續的響應值，結果資料獲取變數（McKelvey和zavoina 1975）。假設Y值Y1、Y2，。..在一些地方，YM規模，Y1 Y2 < <。..< YM。它假定可觀察到的變數是一個連續的分類版本潜在變數U，這樣Y =一，我−1＜u i，i = 1，景區簡介