MLR 賭馬 Part 1

要知道MLR 能否應用到賭馬上, 首先當然是要知what is MLR?  對於未接觸的事物，小弟習慣訴之google / Wikipedia 以找到合適的答案。而google 的search suggest top 10竟然佔了4個與賭馬／賽馬有關。

小弟stat的知識只去到中學程度，加上數學的能力有限，要全完理解Multinomial Logit Regression(MLR)的原理有難度。幸好小弟還識少少program知識，希望對於「practical」上有幫助。但似乎小弟這次想得有點簡單，  打開MLR 的wiki page的後果是一環扣一環的新terms, 在browser 上一個接一個的新tab 以及無止境的閱讀。經過數小時的博鬥，換來的當然不是明白MLR，而是chrome 不勝負荷而crash! 令小弟感到這一切都遠遠超出了自己的能力範圍。

引用Warren F. Kuhfeld一篇文章中的首句”Multinomial logit models are used to model relationships between a polytomous response variable and a set of regressor variables.“。小弟認為這一句勝過千言萬語。

本着越是難，越要解決的精神。小弟決定先做下去，一方面盡可能地解決自己對於這範疇知識貧乏的大問題。對於建立一個完善的MLR model, 需要專業的統計分析軟件：SAS, SPSS, MiniLab, MatLab等都可以做到。小弟有幸用過MatLab, 但其以SAS, SPSS對MLR的support較好（其實只要對mlr有認識，軟件的分別不大），加上SAS University Edition 為免費版本，對於身無分文的小弟最為合適。

小弟嘗試了幾個Logistic Regression的example後，問題又出現了！由於看不到整個程序的過程，小弟對於output的表達全完不明白。看來還是要買有關多統計學／多元統計的書以解決小弟知識貧乏的大問題。

Reerence:
https://en.wikipedia.org/wiki/Multinomial_logistic_regression
https://onlinecourses.science.psu.edu/stat504/book/export/html/171
https://support.sas.com/techsup/technote/mr2010g.pdf
https://support.sas.com/documentation/cdl/en/statug/63033/HTML/default/viewer.htm#statug_logistic_sect052.htm