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題 名 | 具門檻參數之雙變量羅吉斯迴歸的最大概似估計=Maximum Likelihood Estimation of the Bivariate Logistic Regression with Threshold Parameters |
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作 者 | 吳榮彬; 張瓊文; | 書刊名 | 經濟與管理論叢 |
卷 期 | 1:1 民94.01 |
頁 次 | 頁39-55 |
分類號 | 510 |
關鍵詞 | 雙變量羅吉斯迴歸; 成對二元數據; 門檻參數; 辛培斯演算法; Bivariate logistic regression; Paired binary variable; Threshold parameter; Simplex algorithm; |
語 文 | 中文(Chinese) |
中文摘要 | 在探討二元反應變數發生機率與解釋變數間之線性關係上,羅吉斯迴歸已被廣泛使用,比如說以下幾個例子:(1) 透過粉塵暴露量及暴露時間解釋罹患肺癌的機率;(2) 建構「顧客是否願意網路購物」的預測模型; (3) 決定台灣地區壽險業務員雇用分界點; (4) 建立銀行授信評量模式;或是 (5) 決定重大創傷臨界點等。有時候醫學研究的某些解釋變數的數值得超過某特定值,才會對反應變數產生影響,年收入必須高過多少才會影響購買私人轎車的機率。這個特定值稱為門檻值。另外商學研究上也可能發生成對的二元觀察值,本文針對這樣的數據提出一種雙變量羅吉斯迴歸模式,並考慮具有門檻值的解釋變數。至於成對反應變數間的關聯性,我們則假設不因觀察值改變的固定勝算比比率。最大概似估計法被用來尋找最佳參數估計值。具門檻參數之解釋變數的那些方向上,因為概似函數的一次微分不存在,所以我們建議用一種「辛培斯演算法」求算最大概似估計,並以「母數拔靴法」估算估計式的標準差。 |
本系統中英文摘要資訊取自各篇刊載內容。