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Berechnung von Betagewichten bei nicht erwünschten ungleichen A-priori-Wahrscheinlichkeiten
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Autor:
Kobiela

Erstellt am:
18.08.2009
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Themengebiet: Logistische Regression
Frage: Berechnung von Betagewichten bei nicht erwünschten ungleichen A-priori-Wahrscheinlichkeiten
Hallo,
 
Wer kann mir einen Tipp geben, ob das folgende Vorgehen bei der logistischen Regression so machbar ist?
 
Das Problem ist: Ich möchte zwei deutlich ungleich große Stichproben durch logistische Regression trennen, wobei das Ergebnis nicht durch die unterschiedlichen A-priori-Wahrscheinlichkeiten beeinflusst sein soll. Vom Ergebnis interessieren nur die Betagewichte und die Konstante, keine inferenzstatistische Kennzahl. Eine Kürzung der größeren Stichprobe durch Zufallsziehung möchte ich auch gern umgehen.
 
Jetzt das gewählte Vorgehen: Beide Stichproben sind in der logistischen Regression so oft mehrfach berücksichtigt, bis die Anzahl jeweils gleich groß ist. Betragen die Stichprobengrößen zu Beginn z. B. 50 und 80, wird die erste Stichprobe achtmal und die zweite fünfmal berücksichtigt, so dass für beide eine Stichprobengröße von 400 resultiert.
 
Kann es dadurch zu unerwünschten Verzerrungen der Betagewichte bzw. der Konstante kommen (d. h. Verzerrungen über die Veränderung der A-priori-Wahrscheinlichkeiten hinaus)?
 
Vielen Dank für die Hinweise!



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