Modele de reponse negative candidature

“Min” sera la plus petite valeur pour la variable que vous transformez. Donc, si la plus petite (= la plus négative) croissance du PIB est-1,2, vous utiliserait-1,2 comme “min” pour le PIB. Cher Rick j`ai un ensemble de données de valeur positive et négative. J`ai changé le grand nombre avec signe moins parmi les traitements à zéro en ajoutant un nombre positif égal et aussi à tous les traitements, puis j`ai analysé par SAS. Mais je ne suis pas sûr, s`il vous plaît aidez-moi? Cher Rick…. espérons que ce commentaire vous atteindre dans une bonne santé… J`ai une question et j`espère que vous pouvez m`aider…. Je veux prendre un journal naturel des données de mes variables. une de mes variables est la charge nette OFF (données du rapport annuel de la Banque), le problème est qu`il ya des valeurs positives ou négatives. par exemple, NCO 2005 =-7,97, NCO 2006 = 45,23 et NCO 2007 = 12,66. Comment puis-je appliquer le log naturel à la valeur négative? Si vous pouviez s`il vous plaît me montrer comment et me donner un chiffre à voir.

Problème réside là où je veux prendre le journal naturel des données de toutes les variables. Toutes les données sont en% Form mais ont des valeurs positives ou négatives. p. ex. ROA = 0,328% et ROE =-7,92%. Je peux facilement appliquer log naturel à 0,328% valeur et obtenir-1,11474 mais comment puis-je appliquer le journal naturel à la valeur négative? Si vous pouviez s`il vous plaît me chaussure comment et me donner un chiffre à voir. Salut, Rick. L`utilisation de log (Y + k) pour traiter les valeurs nulles et négatives de la variable de résultat semble problématique, si je me soucie de l`interprétation de beta_1 dans E [log (Y + k)] = beta_0 + beta_1 X.

J`ai vu quelques analystes de données effectuez une exponentiation le côté droit de l`équation et puis ils soustraient k pour terminer la backtransformation. Mais ce n`est pas juste, comme E [log (Y + a)] = log GM (Y + a), où GM est la moyenne géométrique. Donc ma question est: pour E [log (Y + k)] = beta_0 + beta_1 X, quelle est l`interprétation de beta_1? Si k = 0, alors [exp (Beta)-1] a l`interprétation soignée de la variation en pourcentage dans GM (Y) pour une augmentation unitaire de X. Mais si k n`est pas 0, avons-nous une interprétation similaire? Une des applications de cette méthode est dans la modélisation des données de comptage éducatif comme le nombre de cours échoués ou le nombre de semestres défaillants dans les étudiants universitaires. Cette application qui est considérée comme une partie de la performance académique des étudiants a un grand efficace. La performance académique a une relation avec certains facteurs éducatifs et démographiques des étudiants ainsi. Les données ont été enregistrées via l`application, qui a été développée avec le logiciel Microsoft Visual Basic. L`application, développée spécifiquement pour cette étude, permettait l`enregistrement en temps réel des données via des clics sur les cases.

L`application a également permis l`analyse de la fréquence de réponse. Référence: Lehman RR, Archer KJ (2019) modèles binomiaux négatifs pénalisés pour modéliser un résultat de comptage surdispersé avec un espace prédictionnel de haute dimension: application prédisant la fréquence des micronoyaux. PLoS ONE 14 (1): e0209923. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0209923 mes données varient de-30 à 54. J`ai plus de 50% de données négatives. normalement pas distribués. Puis-je enregistrer la transformation de ces données en ajoutant 31? tels que log (31 + (-30)), log (31 + 54) est-il statistiquement accepté? Ou que dois-je faire? Lors de la modélisation du nombre de fois qu`un événement se produit dans l`espace ou dans le temps, un modèle linéaire généralisé (GLM) tel que la régression binomiale de poisson ou négative est couramment appliqué. Let i = 1,…, N être le nombre d`observations, Yi représente une variable aléatoire de poisson distribué. Laissez la valeur attendue de Yi être écrit comme. Ensuite, la probabilité conditionnelle P (Yi | μi) pour chaque observation i, par la suite la probabilité L (μ | y) sont représentées par (1) mathématiquement, il est plus facile de maximiser le log-probabilité qui est donnée par (2) ainsi, nous recherchons la valeur de μ qui maximise le log-vraisemblance dans EQ 2.