論文の概要: The MELODIC family for simultaneous binary logistic regression in a reduced space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.08232v1
• Date: Tue, 16 Feb 2021 15:47:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-18 09:17:24.437205
• Title: The MELODIC family for simultaneous binary logistic regression in a reduced space
• Title（参考訳）: 縮小空間における同時バイナリロジスティック回帰のためのMELODICファミリー
• Authors: Mark de Rooij and Patrick J. F. Groenen
• Abstract要約: 同時バイナリロジスティック回帰モデリングのためのMELODICファミリーを提案する。 モデルは、ロジスティック回帰係数または双極子の観点から解釈することができる。 薬物摂取プロファイルに関連する性格特性と、うつ病や不安障害に関連する性格特性の2つの応用が詳細に示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5330240017302619
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Logistic regression is a commonly used method for binary classification. Researchers often have more than a single binary response variable and simultaneous analysis is beneficial because it provides insight into the dependencies among response variables as well as between the predictor variables and the responses. Moreover, in such a simultaneous analysis the equations can lend each other strength, which might increase predictive accuracy. In this paper, we propose the MELODIC family for simultaneous binary logistic regression modeling. In this family, the regression models are defined in a Euclidean space of reduced dimension, based on a distance rule. The model may be interpreted in terms of logistic regression coefficients or in terms of a biplot. We discuss a fast iterative majorization (or MM) algorithm for parameter estimation. Two applications are shown in detail: one relating personality characteristics to drug consumption profiles and one relating personality characteristics to depressive and anxiety disorders. We present a thorough comparison of our MELODIC family with alternative approaches for multivariate binary data.
• Abstract（参考訳）: ロジスティック回帰はバイナリ分類の一般的な方法である。 研究者はしばしば1つ以上のバイナリ応答変数を持ち、同時解析は、応答変数と予測変数の間の依存性に関する洞察を提供するため、有益なものである。 さらに、この同時解析では、方程式は互いに力を貸すことができ、予測精度を高めることができる。 本稿では,同時二元対ロジスティック回帰モデリングのためのMELODICファミリを提案する。 この群では、回帰モデルは、距離規則に基づいて、縮小次元のユークリッド空間で定義される。 モデルは、ロジスティック回帰係数または双極子の観点から解釈することができる。 パラメータ推定のための高速反復メジャー化(MM)アルゴリズムについて検討する。 薬物摂取プロファイルに関連する性格特性と、うつ病や不安障害に関連する性格特性の2つの応用が詳細に示されている。 MELODICファミリーと多変量バイナリデータに対する代替アプローチを徹底的に比較します。

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