hoxo_m https://blog.hatena.ne.jp/hoxo_m/ ほくそ笑む https://hoxo-m.hatenablog.com/ ロジスティック回帰について調べている。 ロジスティック回帰モデルのパラメータの最尤推定量は、不偏推定量ではなく、バイアスがある。 例として、サンプルサイズ 、入力変数の数 のときを考える。 パラメータ 300個の真の値を、最初の 100個は 、次の 100個は 、残りの 100個は に設定して推定してみよう。 n <- 1500 p <- 300 # データの生成 set.seed(314) x <- rnorm(n * p, mean = 0, sd = sqrt(1/n)) X <- matrix(x, nrow = n, ncol = p) beta <- matrix(rep(c(10… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fhoxo-m.hatenablog.com%2Fentry%2F2024%2F01%2F23%2F014147" title="ロジスティック回帰の最尤推定量にはバイアスがある - ほくそ笑む" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/h/hoxo_m/20240123/20240123000345.png Hatena Blog https://hatena.blog 2024-01-23 01:41:47 rich https://hoxo-m.hatenablog.com/entry/2024/01/23/014147 1.0 100%