以下は私のRコードです。同じ変数に対して2つの推定係数があるのはよくわかりません。 特に指数化した後にWife_age変数を解釈する方法を教えてください。 変革が必要だと思います。
mlogit.mod <- mlogit(Contraceptive_method_used ~ 1|Wife_age + Wife_education， data=mydata)
それらは、統計量、推定値、標準誤差、t-統計量、p-値の順になります。
Variable
2:Wife_age -0.045815, 0.012060, -3.7988, 0.0001454
3:Wife_age -0.105979, 0.011256 -9.4150 < 2.2e-16
2:Wife_education 0.881807, 0.114534, 7.6991, 1.377e-14
3:Wife_education 0.366726, 0.087486, 4.1918 2.767e-05
混乱！このコマンドは私に奇数の比率を与えるでしょう
exp(coef(mlogit.mod))
> 2:Wife_age **0.95521852**
これは多項ロジットです。従属変数に3つの潜在的な値がある場合、最初のものが基本ケースとして使用されているため省略され、2と3はそれぞれ1に関して結果2と3の係数を参照します。
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hipHopMetropolisHastings
OK。基本ケースはmodel1です。それでは、この基本ケースはこの状況で何を表しているのでしょうか。係数をどのように解釈しますか？見積もりを累乗しますか。
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Tom
係数の符号は尤度を上げるか下げるかを示しますが、それ以上に解釈するのは難しいです。ロジスティック関数を使用して、相互に排他的な各カテゴリが観察される可能性を計算する必要があります。私があなただったら私は多項ロジットのウィキペディアを見たいと思います。
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hipHopMetropolisHastings