Evento raro logit ordinal con respuesta discreta$Y_t \in \{1,2,3\}$

Question

Tengo una variable de respuesta en $Y(t) \in \{1,2,3\}$ y estoy considerando utilizar ordinal logit para el modelo. Tenemos $3000$ instancias de $Y(t)=1$, $3000$ las instancias de $Y(t)=3$ $2\,000\,000$ instancias de $Y(t)=2$. Es el logit ordinal correspondiente aquí o hay una mejor opción (Poisson, binomial negativa, modelo logit multinomial, etc)? Tenga en cuenta que mi enfoque principal es en el modelado de $Y(t)=1$ $Y(t)=3$ precisa. Si me clasificar erróneamente a $Y(t)=2$ de la muestra, a continuación, las consecuencias no son tan malos. Algún tipo de función de pérdida asimétrica puede ser apropiado.

También tenga en cuenta que este es un tiempo-la predicción de series de problema, y $Y(t)$ no muestran una severa de autocorrelación, sino $Var(Y)$ es variable en el tiempo (como en la obtendrá largos tramos de $Y(t) = 2$ sólo después de un lapso de tiempo donde es más variable).

Answer 1

Como una nota de lado, pensando en esto como un problema de clasificación en lugar de un problema de la predicción de la probabilidad de que $Y=y$ probable que se ejecutará en problemas.

Para tamaños de muestra de este grande, puede ser mejor no usar una de las familias de modelos de regresión ordinal, sino más bien el uso de multinomial (politómica) de regresión logística. Por ejemplo, si usted utiliza el proporcional de probabilidades del modelo, algunas no proporcional de probabilidades puede resultar en un sesgo que no es superado por el de menor varianza de las estimaciones de los parámetros cuando se compara con logística multinomial.