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如何改变MNLogit (statsmodels.api)的基线结果和显着性水平？

MNLogit是statsmodels.api库中的一个函数，用于多项Logistic回归分析。在该函数中，基线结果和显着性水平可以通过以下方式进行改变：

改变基线结果：MNLogit函数中的第一个参数是endog，表示因变量。如果想改变基线结果，可以通过重新编码因变量的取值来实现。例如，如果原始因变量有三个类别，可以将其中一个类别作为基线，然后将其他两个类别进行重新编码。
改变显着性水平：在MNLogit函数中，可以使用alpha参数来改变显着性水平，默认值为0.05。alpha参数控制了假设检验的显著性水平，通常取值为0.05或0.01。如果想改变显著性水平，可以将alpha参数设置为其他值，如0.10或0.001。

需要注意的是，MNLogit函数是statsmodels库中的一个实现，它提供了多项Logistic回归的功能。在云计算领域中，可以使用该函数进行数据分析和建模，以解决分类问题。腾讯云提供了一系列与数据分析和机器学习相关的产品，如腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tcmlp）和腾讯云数据分析平台（https://cloud.tencent.com/product/dp）等，可以帮助用户进行数据分析和建模工作。

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