【洛基模式】
<P align=center><STRONG><FONT size=5>【<FONT color=red>洛基模式</FONT>】</FONT></STRONG></P> <P><STRONG>LogitModels</STRONG></P><P><STRONG></STRONG> </P>
<P><STRONG>【辭書名稱】教育大辭書</STRONG></P>
<P><STRONG></STRONG> </P>
<P><STRONG>洛基模式是一群探討類別變項(categoricalvariables)之間因果關係的數學模式，也是對數線性模式(loglinearmodels)的一部分，但兩者最大的差異在於洛基模式中至少有一類別變項被視為依變項(dependentvariable)或反應變項(responsevariable)，其關係是不對稱的，而一般對數線性模式中所有的類別變項則無依變項與解釋變項的區分，其關係是對稱的。</STRONG></P>
<P><STRONG></STRONG> </P>
<P><STRONG>因此，研究者在處理類別資料時，經常在建立精簡而可接受的對數線性模式之後，進一步進行洛基模式分析。</STRONG></P>
<P><STRONG></STRONG> </P>
<P><STRONG>理論上，洛基模式是由依變項各類別期望次數的對數比所建構而成。</STRONG></P>
<P><STRONG></STRONG> </P>
<P><STRONG>舉例而言，假使對數線性模式中有A、B、C、D四個類別變項，A為依變項且僅有兩個類別，已知其精簡後的對數線性模式為（請參考另一辭目「對數線性模式」）：式中，β項一般稱為洛基效果(logiteffect)。</STRONG></P>
<P><STRONG></STRONG> </P>
<P><STRONG>這個式子說明A的二個類別的對數勝算(logodds)由B及D兩個變項來解釋。</STRONG></P>
<P><STRONG></STRONG> </P>
<P><STRONG>估計上，洛基模式的參數可以由對數線性模式的估計結果推得。</STRONG></P>
<P><STRONG></STRONG> </P>
<P><STRONG>最後補充說明的是：「洛基」(logit)一詞的意義是「對數之差異」；</STRONG></P>
<P><STRONG></STRONG> </P>
<P><STRONG>由於洛基模式所處理的依變項通常具有二個類別，而這二個類別的勝算比(odds)經過對數轉換之後，就成為二個對數之差，故稱之洛基模式。</STRONG></P>
<P><STRONG></STRONG> </P>
<P><STRONG></STRONG> </P>轉自:http://edic.nict.gov.tw/cgi-bin/tudic/gsweb.cgi?o=ddictionary
頁:
[1]