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ロジスティック回帰にiidの仮定はありますか?
ロジスティック回帰の応答変数にiidの仮定はありますか? たとえば、データポイントがあるとします。応答は、ベルヌーイ分布から来ているようです。したがって、異なるパラメーター持つベルヌーイ分布を持つ必要があります。100010001000YiYiY_ipi=logit(β0+β1xi)pi=logit(β0+β1xi)p_i=\text{logit}(\beta_0+\beta_1 x_i)100010001000ppp したがって、それらは「独立」していますが、「同一」ではありません。 私は正しいですか? PS。「機械学習」の文献からロジスティック回帰を学びました。そこでは、目的関数を最適化し、仮定についてあまり語ることなく、データのテストに適しているかどうかを確認します。 私の質問は、この投稿で始まりました。一般化線形モデルのリンク関数の理解ここで、統計的仮定の詳細を調べます。