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log-linear model是FRM考试金融知识点吗?

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log-linear model是FRM考试金融知识点,是对数线性模型,对数线性模型描述的是概率与协变量之间的关系;对数线性模型也用来描述期望频数与协变量之间的关系。

对数线性模型基本思想:

对数线性模型分析是把列联表资料的网格频数的对数表示为各变量及其交互效应的线性模型,然后运用类似方差分析的基本思想,以及逻辑变换来检验各变量及其交互效应的作用大小。

列联表

(1)作用:分析定类变量和定类变量之间有无关系;

(2)优缺点:不需要确定因变量和自变量。但是,卡方检验对三维和三维以上列联表资料的分析有一定困难,即对混杂变量的控制较难。约束条件少、清晰、可以快速准 确进行判断。失去了对多变量之间的交互联系的分析,进行两变量间关联分析时缺乏统计控制,不能准 确定量描述一个变量对另一个变量的作用幅度。

(3)列联表的四种类型:

双向无序列联表;

单向有序列联表;

双向有序且属性不同的列联表;

双向有序且属性相同的列联表。FRM通 关备考礼包

逻辑回归

(1)作用:分析尺度变量(也可引入类别变量)与二分类别变量之间的因果关系;

(2)优缺点:解决了对混杂变量的控制的问题,而且,它能将因变量与自变量的关系用模型表示出来,清晰易理解。但是,当模型中自变量较多,特别是名义变量较多,或名义变量的类别较多时,分析自变量之间的交互效应就很繁杂,可能需要建立很多哑变量。

对数线性模型

(1)作用:综合运用方差分析和逻辑回归中的建模方法,应用于纯粹定类变量之间,系统评价各变量间关系和交互作用大小的多元统计方法;

(2)优缺点:可以直接分析各种类型的分类变量,对于名义变量,也不需要事先建立哑变量,可以直接分析变量的主效应和交互效应。对数线性模型不仅可以解决卡方分析中常遇到的高维列联表的“压缩”问题,又可以解决logistic回归分析中多个自变量的交互效应问题。

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