Беспристрастная оценка отношения двух коэффициентов регрессии?

15

Предположим, вы подходите к линейной / логистической регрессии с целью объективной оценки . Вы очень уверены, что и очень положительны по отношению к шуму в своих оценках.g(y)=a0+a1x1+a2x2a1a2a1a2

Если у вас есть общая ковариация , вы можете рассчитать или, по крайней мере, смоделировать ответ. Существуют ли более эффективные способы и в реальных задачах с большим количеством данных, сколько трудностей вы получаете, принимая соотношение оценок или делая полшага и полагая, что коэффициенты независимы?a1,a2

квази
источник
Как описано в логистической регрессии, как найти объективную оценку или ? Проблема не связана с корреляцией между коэффициентами. a0a1
Сиань
5
Надо подумать: а что если один или оба коэффициента равны нулю?
кардинал
Да, хорошая мысль. Я неявно предполагаю, что оба коэффициента достаточно положительны, чтобы не было опасности шума, приводящего к скрещенным знакам (re: andrewgelman.com/2011/06/21/inference_for_a ). Я отредактирую
квази
2
Как именно вы оцениваете и на 2 в вашей регрессии? Достаточно ли последовательной оценки с небольшими стандартными ошибками? Важно ли, чтобы ваша оценка была объективной? Будет ли это работать для вашего приложения , чтобы просто взять на 1a1a2и вычислить стандартную ошибку-зачтоиспользованииметоды дельтыи оцененной ковариационной матрицы дляиз вашей регрессии. a^1a^2(a1,a2)
Мэтью Ганн
1
Рассматривали ли вы теорему Филлера? Смотрите здесь: stats.stackexchange.com/questions/16349/…
soakley

Ответы:

1

Я предложил бы делать распространение ошибки от типа переменной и свести к минимуму либо ошибку или относительную погрешность 1 . Например, изСтратегии оценки отклоненийилиВикипедииa1a2

f=AB
σf2f2[(σAA)2+(σBB)22σABAB]

σf|f|(σAA)2+(σBB)22σABAB

(σff)2AB

Мораль этой истории заключается в том, что если кто-то не попросит данные, чтобы дать желаемый ответ, он не получит этот ответ. И регрессия, которая не определяет желаемый ответ в качестве цели минимизации, не будет отвечать на вопрос.

деревенщина
источник