SPSS 19を使用して多項ロジスティック回帰分析を行っています。分析手順を実行すると、次の問題が発生しました。
「ヘッセ行列に予期しない特異点が発生しました。これは、一部の予測変数を除外するか、一部のカテゴリをマージする必要があることを示しています。」
使用した私のデータについての少しの背景。1つまたは2つの2つのレベルを持つ4つのカテゴリカル予測子があります。モデルの応答変数は3レベルのカテゴリ変数です。最後のレベルを参照カテゴリとして使用しました。切片の係数を2つのロジットの4つの予測子の係数と比較して、この問題の原因となる可能性のある応答変数のレベルを見つけようとしました。切片と3つの予測子の間の係数の大きな違いは、問題があるのは参照カテゴリである可能性があることを示しています。ただし、応答変数のレベルを組み合わせることができませんでした（これは私の研究では許可されていません）。
予測変数を1つずつ除外することも試みましたが、それでも同じ問題が発生しました。
この問題を解決するために何をすべきかを誰かに教えてもらえますか？
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最初のチェックは、設計行列のランクを計算することです。列の数よりも少ない場合は、適切に結合または再コーディングする必要があります。
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枢機卿
すべての変数がカテゴリカルであることを考えると、代替オプションの1つは、分割表メソッドを使用することです。つまり、5つの方法の分割表があります。これはpoisson glm（対数線形モデル）を使用して実行できます。「分離の問題」である可能性もあります-共変量から応答を完全に予測できます-分散がゼロであるため、これが発生するとコンピューターが異常動作します。
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確率論的な
実際、応答変数のレベルを組み合わせることは、多項ロジスティック回帰の問題に取り組むための推奨される方法です。下の2つのレベルを組み合わせてから、上の2つのレベルを組み合わせると、2つの（より単純な）ロジスティック回帰によって多項式の結果を近似できます。これらのロジスティック回帰とその診断は、何が問題かを示している可能性があります。
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whuber