text
stringlengths
0
1.95k
1
,...,
pb
) обычно находятся
ˆ
...
b++
p x
p
с использованием функции максимума правдоподобия
v
(
xp
i
[
1
Y
,...,
n
Для рассматриваемого примера при использовании полного комплекта переменных
{
Õ =
v
)(
xp
1
i
YP
(
1
для которой справедливо выражение
]
1)
-
v
x
|
1
}
,...,
v
x
n
y
1
-
=
=
y
)
.
,
n
n
y
y
i
i
уравнение логита будет иметь вид:
g (x) = 0.295 - 0.076F1- 0.027F2 - 0.033F1 + 0.131PC1 + 0.566PC2 + 0.983PC3 -
- 0.802PC4 - 2.91PC5+ 0.05PC6 - 1.45PC7 - 4.63PC8 (критерий AIC = 1165),
где жирным шрифтом отмечены статистически значимые термы с р < 0.05. Нетрудно
заметить, что это уравнение с точностью до масштабирующего множителя очень похоже
на приведенное выше уравнение разделяющей гиперплоскости LDA.
Cелекцию информативных переменных модели можно осуществить
с
использованием стандартной процедуры step(…), в результате чего получаем компактное
уравнение логита: