看对数线性模型看的头晕, 还有好多地方没弄明白, 请教各位：1，在什麽情况下选择全饱和，什麽情况下选custom？二者有什麽区别？2，“It is common to select a best model in HILOG, then use GENLOG to obtain parameter estimates for the best parsimonious model.”怎样用HILOG选择最优模型？是不是一定要在最优模型下观察到的参数才有效？3，用GENLOG和Logit Loglinear Models都能实现变量间的交互作用， 二者有什麽区别，用两个方法出来的结果是不是都一样？
[请教]对数线性模型中的几个问题
- 主题发起人 dchr
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就是比较出了交互项参数的大小有时候也很不好解释,比如这个例子,共有组别，国别，和招呼语3项，每一项下边又各分了两小项，用hierarchical loglinear做 saturated饱和分析，比较国别和组别的交互项参数该怎样解释呢? 是比较出来谁用的招呼语多还是不用招呼语的情况多？结合百分比解释就更矛盾了.如果看3项的交互项参数，只出来了一个数字, 该怎麽解释好呢? http://forum.corpus4u.org/upload/forum/2006073018335924.doc
就是比较出了交互项参数的大小有时候也很不好解释,比如这个例子,共有组别，国别，和招呼语3项，每一项下边又各分了两小项，用hierarchical loglinear做 saturated饱和分析，比较国别和组别的交互项参数该怎样解释呢? 是比较出来谁用的招呼语多还是不用招呼语的情况多？结合百分比解释就更矛盾了.如果看3项的交互项参数，只出来了一个数字, 该怎麽解释好呢? http://forum.corpus4u.org/upload/forum/2006073018335924.doc
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谢谢您!主要是想参数的大小要和百分比中一项的情况相一致就很好解释了,上一例中出现矛盾,我又重新排查了下,发现在chi-square中中美女性有显著性差异,中美男性没有显著性差异,这样不用比较参数值就能说明问题了吧?(说明中国女生的alerter存在失误,男生不存在失误,那麽女生的失误要比男生多)
如果参数值和百分比不矛盾,那该怎样比较男女生失误的差异呢?比如,在比较请求策略时,从chi-square中看出中美女性和中美男性之间都有显著性差异,从百分比的表里看出中国女生比美国女性更礼貌(直接请求中国女生13.5%<美国女性19.4%;间接请求中国女生85.6%>美国女性77.8%),中国男生比美国男性更直接(直接请求中国男生21.4%>美国男性15.6%;间接请求中国男生75.0%<美国男性76.0%).从参数估计中得出中国女生是-0.1368485586,那麽美国女性是0.1368485586,中国男生是0.1368485586,美国男性是-0.1368485586.那麽可不可以得出这个结论中国女生的失误和中国男生的失误是一样的?(因为中美女性和中美男性之间差异的绝对值是相等的.)
谢谢您!主要是想参数的大小要和百分比中一项的情况相一致就很好解释了,上一例中出现矛盾,我又重新排查了下,发现在chi-square中中美女性有显著性差异,中美男性没有显著性差异,这样不用比较参数值就能说明问题了吧?(说明中国女生的alerter存在失误,男生不存在失误,那麽女生的失误要比男生多)
如果参数值和百分比不矛盾,那该怎样比较男女生失误的差异呢?比如,在比较请求策略时,从chi-square中看出中美女性和中美男性之间都有显著性差异,从百分比的表里看出中国女生比美国女性更礼貌(直接请求中国女生13.5%<美国女性19.4%;间接请求中国女生85.6%>美国女性77.8%),中国男生比美国男性更直接(直接请求中国男生21.4%>美国男性15.6%;间接请求中国男生75.0%<美国男性76.0%).从参数估计中得出中国女生是-0.1368485586,那麽美国女性是0.1368485586,中国男生是0.1368485586,美国男性是-0.1368485586.那麽可不可以得出这个结论中国女生的失误和中国男生的失误是一样的?(因为中美女性和中美男性之间差异的绝对值是相等的.)