그래디언트

선택 모형에서 "개체별 그래디언트 저장" 옵션을 선택할 때 계산되는 그래디언트 값은 추정값을 생성하는 데 사용되는 최적화의 개체 집계 Newton-Raphson 단계입니다. 추정값에서 총 그래디언트는 0이고 D = H-1g = 0입니다. 여기서 g는 MLE에서 계산된 로그 가능도의 총 그래디언트이고, H-1은 로그 가능도의 두 번째 편도함수에 대한 음의 역함수 또는 역 헤시안 함수입니다.

그러나 D의 분해 결과는 다음과 같습니다.

D = SijDij = SH-1gij = 0

여기서 i는 개체 인덱스, j는 각 개체의 선택 반응 인덱스, Dij는 각 런의 부분 Newton-Raphson 단계, gij는 런별 로그 가능도의 그래디언트입니다.

각 개체의 평균 그래디언트 단계는 다음과 같이 계산됩니다.

,

여기서 ni는 개체당 런 수입니다. Di는 개체 i가 모수에 가하는 힘과 관련됩니다. 개체 그룹의 선호도 구조가 실제로 다른 경우 이러한 힘은 강하고 개체를 군집화하는 데 사용될 수 있습니다. Di는 저장되는 구배력입니다. 그러면 군집화 플랫폼을 사용하여 이러한 값을 군집화할 수 있습니다.

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