Regresioni logjistik: Modelet dhe metodat

и дискриминантного анализа используются тогда, когда необходимо четко дифференцировать респондентов по целевым категориям. regresionit logjistik dhe analiza discriminant përdoren kur është e nevojshme të dallojnë qartë anketuarit kategori shënjestër. Për më tepër, këto grupe janë të vetme nivele univariate parametër. а также выясним, для чего она нужна. Konsideroni të detajuar më tej modelin e regresionit logjistik, si dhe të gjetur se çfarë ishte për të.

Përmbledhje

, может выступать классификация респондентов по группам покупающих и не покупающих горчицу. Një shembull i problemit, në zgjidhjen e cila është përdorur regres logjistike, mund të jetë një klasifikim të anketuarve sipas grupit blerë dhe jo blerjen e mustardë. Diferencimi është kryer në bazë të karakteristikave socio-demografike. Këto përfshijnë, në veçanti, përfshijnë moshën, gjininë, numrin e anëtarëve të familjes, të ardhurat dhe kështu me radhë. Ka kritere të dallojnë dhe e ndryshueshme në operacion. Ky i fundit kodon kategorinë synuar për të cilat, në fakt, duhet të ndajë të anketuarit.

nuanca

, значительно уже, чем для дискриминантного анализа. Ajo duhet të thuhet se gama e rasteve në të cilat logjistikës aplikuar regresionit, shumë më e ngushtë se analizat discriminant. Në këtë drejtim, përdorimi i këtyre të fundit si një metodë universale për diferencim është konsideruar më e preferuar. Për më tepër, ekspertët rekomandojnë duke filluar me një analizë studimore klasifikimi diskriminuese. Dhe vetëm në rast të pasigurisë për rezultatet mund të përdoren regres logjistike. Kjo domosdoshmëri është shkaktuar nga disa faktorë. используется при наличии четкого представления о типе независимых и зависимых переменных. regresioni logjistik është përdorur kur ka një ide të qartë në lidhje me llojin e variablave të pavarur dhe të varur. Prandaj, përzgjodhi një nga 3 procedurave të mundshme. Kur analiza discriminant, studiuesi është gjithmonë që kanë të bëjnë me një operacion statike. Ajo përfshirë një ndryshore të varur dhe disa të pavarur kategorike me shkallën e çdo lloji.

llojet

, состоит в определении вероятности того, что определенный респондент будет отнесен к той или иной группе. Hulumtimi objektiv statistikore, e cila përdor një regres logjistike, është për të përcaktuar gjasat që një respondent të veçantë do të caktohet për një grup të veçantë. Diferencimi është kryer në bazë të parametrave të caktuara. Në praktikë, në përputhje me vlerat e një ose më shumë të pavarura faktorë mund të klasifikohen në dy grupe të të anketuarve. . Në këtë rast, nuk është një regresioni logjistik binar. Gjithashtu parametrat e specifikuara mund të përdoret në ndarjen në grup është më i madh se dy. Në një situatë të tillë nuk është një regresioni logjistik multinomial. Grupi rezultuar shprehur nivelet e çdo një variablit.

shembull

Supozoni se ka përgjigjet e të anketuarve në pyetjen e nëse ata janë të interesuar në një ofertë për të blerë tokë në periferi të Moskës. Në këtë rast, mundësitë janë "jo" dhe "po." Ne kemi nevojë për të gjetur se çfarë faktorë kanë një ndikim mbizotërues mbi vendimin e blerësit potencial. Për këtë padituri pyetje janë pyetur në lidhje me infrastrukturën e territorit, distanca në kryeqytet, sipërfaqes së tokës, prania / mungesa e ndërtesave të banimit dhe kështu me radhë. Duke përdorur regresionit binar, mund të shpërndahen në dy grupe të të anketuarve. I pari do të përfshijë ata që janë të interesuar në blerjen - blerësit potencial, dhe e dyta, përkatësisht, ata që nuk janë të interesuar në një ofertë të tillë. Për çdo paditur, përveç kësaj, ajo do të llogaritet mundësia e caktimit të një kategori ose në një tjetër.

Karakteristikat krahasuese

Ndryshe nga dy mishërime mësipërme konsiston në një numër të ndryshëm dhe llojin e grupeve të varur dhe variablave të pavarura. Në një regres binar, për shembull, studioi faktor varësinë dihotome nga një ose më shumë kushte të pavarur. Në këtë rast, ky i fundit mund të jetë e çdo lloji të shkallës. regresionit multinomial është konsideruar si një lloj i versionit të klasifikimit. Ajo ka të bëjë me variablin e varur për më shumë se 2 grupe. faktorë të pavarur duhet të ketë ose një rendor apo shkallë nominale.

Regresionit logjistik në SPSS

11-12 Paketa Statistikore, paraqiti një version të ri të analizës - rend. Kjo metodë përdoret kur faktor i varur lidhet me emrin e njëjtë (rendor) shkallë të. Në këtë rast, variablat e pavarura zgjedhur një lloj të veçantë. Ata duhet të jetë ose rendor apo nominal. Klasifikimi në disa kategori është konsideruar më e shkathët. Kjo metodë mund të përdoret në të gjitha studimet që përdoren regres logjistike. , однако, можно только с помощью всех трех приемов. Përmirësimi i cilësisë së modelit, megjithatë, është e mundur vetëm duke përdorur të gjitha tri metoda.

Klasifikimi rendor

Thuhet se më herët në paketën statistikore nuk është dhënë mundësia për të kryer një analizë tipike të specializuar për faktorë të varur me një shkallë rendor. Për të gjitha variablave, me numrin e grupeve të më shumë se 2 përdorur opsionin multinomial. Futur relativisht vonë analiza sekuencë ka një numër të karakteristikave. Ata marrin në konsideratë specifikat e shkallës atë. часто не рассматривается как отдельный прием. Ndërkohë, në manualet metodologjike regresionit logjistik rendor shpesh nuk trajtohet si një pritje të veçantë. Arsyeja është si vijon: Analiza serial nuk ka ndonjë përparësi të rëndësishme mbi multinomial. Studiuesi mund të përdorin këtë të fundit në praninë dhe rendor, dhe variablit të varur nominale. Në këtë mënyrë, procesi i klasifikimit janë pothuajse i padallueshëm nga njëri-tjetri. Kjo do të thotë se analiza rendi mbajtja nuk do të shkaktojë ndonjë problem.

Analiza e opsioneve

Shqyrtoni rastin e thjeshtë - një regres binar. Për shembull, në procesin e hulumtimit të marketingut vlerësohet kërkesa për të diplomuarit e universitetit të caktuar metropolitane. Në pyetësor, të intervistuarit u pyetën pyetje, duke përfshirë:

1. A jeni duke punuar? (Ql).
2. Specifikoni vjeçar diplomimit (q 21).
3. Cili është rezultati mesatar i prizë (Aver).
4. Gender (Q22).

позволит оценить воздействие независимых факторов aver, q 21 и q 22 на переменную ql. regresioni logjistik do të vlerësojë ndikimin e faktorëve të pavarur pohon, Q 21 dhe q 22 në QL ndryshueshme. Ta themi thjesht, qëllimi i analizës është të përcaktojë mundshëm punësimin e të diplomuarve në bazë të informatave në terren, në fund të vitit, dhe rezultatin mesatar.

regresionit logjistik

Për të vendosur parametrat duke përdorur regres binar, përdorni menynë Analyze►Regression►Binary logjistike. Në regresionit logjistik për të zgjedhur në listën e majtë të variablave në dispozicion faktor varur. Ata është QL. Kjo variabël duhet të vendoset në fushën e varur. Pas kësaj, ju duhet të hyni në faqen covariates faktorë të pavarur - Q 21, Q 22, Aver. Atëherë ju duhet të zgjidhni një mënyrë për të përfshirë ato në analizë. Nëse numri i faktorëve të pavarur e më shumë se 2, nuk e përdorin metodën e administrimit të njëkohshëm të të gjitha variablave, e cila është instaluar nga default, dhe hap pas hapi. Mënyra më popullore konsiderohet prapa: LR. Duke përdorur butonin Përzgjedh, ju nuk mund të përfshijë në studimin e të gjithë të anketuarve, dhe vetëm një kategori të caktuar të synuar.

Definimi Variablat kategorike

button kategorik për të përdorur në rastin kur një nga variablat është vlerësuar me numrin e kategorive të më shumë se 2. Në këtë situatë, Define variablat kategorike dritare në stacionin kategorike covariates vendosur vetëm një opsion të tillë. Në këtë shembull, një variabël i tillë mungon. Pas kësaj drop-down list, zgjidhni pika Kontrasti devijimit dhe klikoni Change butonin. Si rezultat, disa nga variablat e varur do të gjenerohet nga secili prej faktorit të vlerësuarat. Numri i tyre korrespondon me numrin e kushteve fillestare të kategorive.

Ruaj variabla të reja

Përdorni butonin Save në studimin kryesor është e vendosur për të krijuar parametrat reja dialog box. Ato do të përmbajnë numra llogaritur në procesin e regresionit. Në veçanti, është e mundur për të krijuar variabla që përcaktojnë:

1. I përkasin një kategori të veçantë të klasifikimit (Groupmembership).
2. Probabiliteti i klasifikimin e të anketuarve në secilin grup studimi (probabilities).

Kur përdorni butonin opsionet studiues nuk ka marrë ndonjë mundësi të mëdha. Prandaj, ajo mund të injorohet. Pas shtypur "OK" button në dritaren kryesore do të shfaqet rezultatet e analizës.

Kontrolli i cilësisë i mjaftueshmërisë logjistike regresionit

Konsideroni tavolinë Koeficientët Omnibus Testsof Model. Ajo tregon rezultatet e analizës së cilësisë së modelit të përafrimit. Për shkak të faktit se opsioni në rritje, ju duhet të shikojnë rezultatet e fazës së fundit (Hapi 2) ka qenë e caktuar. Do të konsiderohet një rezultat pozitiv, në të cilin rritja zbuluar indeksi Chi-square në kalimin në hapin tjetër në një shkallë të lartë të rëndësisë (Sig. <0,05). Cilësia e modelit të vlerësohet në përputhje Model. Nëse ju merrni një vlerë negative, por kjo nuk konsiderohet si i rëndësishëm nëse përgjithshëm modeli lartë materialiteti, i fundit mund të konsiderohet praktikisht i përdorshëm.

tavolina

Model Përmbledhje ofron një vlerësim të indeksit total të dispersionit, i cili përshkruan modelin e ndërtuar (figura R Square). Është e rekomanduar për të aplikuar vlerën Nagelker. tregues pozitiv mund të konsiderohet si një parametër Nagelkerke R Square, në qoftë se ajo është më e lartë se 0.50. Pas kësaj vlerësuar rezultatet e klasifikimit në të cilën treguesit aktuale të përkatësisë në një ose një tjetër kategori e studimit janë krahasuar me ato të parashikuara nga modeli regresionit. Për këtë qëllim Klasifikimi tryezë. Ai gjithashtu ju lejon për të nxjerrë konkluzione në lidhje me korrektësinë e diferencimit për secilin i grupit në fjalë. . Tabela e mëposhtme bën të mundur për të gjetur faktorët statistikisht të rëndësishme të pavarura hyrë në analizën si dhe një faktor jo të standardizuar regresionit logjistik. Në bazë të këtyre treguesve mund të parashikojë përkatësia e çdo paditur në mostër në një grup të veçantë. variabla të reja mund të futen duke përdorur butonin Save. Ato do të përmbajnë informacion për anëtarësimin e një kategorie të veçantë Klasifikimi (Predictedcategory) dhe mundësinë e përfshirjes në këto grupe (Parashikoi anëtarësimit probabilities). Pas shtypur "OK" button në dritaren kryesore do të shfaqet multinomial regresionit logjistik rezultatet e llogaritjes.

Tabela e parë, e cila përmban tregues të rëndësishëm për studiues, - Model Information Montimi. Një nivel i lartë i rëndësisë statistikore do të tregojnë për cilësinë e lartë dhe përshtatshmërinë e përdorimit të modeleve për zgjidhjen e problemeve praktike. Një tabelë e rëndësishme është Pseudo-R Square. Kjo ju lejon për të vlerësuar përqindjen e totalit të variancës në faktor të varur, e cila është shkaktuar nga variablat e pavarura të përzgjedhura për analizë. Sipas Tabela gjasat Testet raporti mund të nxjerrë konkluzione rreth rëndësisë statistikore e këtij të fundit. Vlerësimet e parametrave pasqyrojnë koeficientët jo të standardizuara. Ata janë përdorur në ndërtimin e ekuacionit. Përveç kësaj, për çdo kombinim të variablave është përcaktuar rëndësinë statistikore të ndikimit të tyre në faktorin e varur. Ndërkohë, hulumtimi i tregut është shpesh e nevojshme për të bërë dallimin kategoritë e të anketuarve nuk veç e veç, por si pjesë e grupit të synuar. Për këtë qëllim tabela Observedand Frekuencat parashikuar.

aplikimi praktik

metodë konsiderohet e analizës është përdorur gjerësisht në punën e tregtarëve. Në vitin 1991, treguesi sigmoid regresionit logjistik është zhvilluar. Ai është një mjet i lehtë për ta përdorur dhe efikas që mund të përdoret për të parashikuar çmimet e mundshme për të "overheating" e tyre. Treguesi është paraqitur në një grafik në formën e një kanal i formuar nga dy rreshta që shtrihen paralelisht. Ata hoqën një distancë të barabartë nga trendi. Gjerësia e korridorit do të varet vetëm në afatin e. Treguesi është përdorur kur punojnë me pothuajse të gjithë aktivin - nga palë të monedhës në metalet e çmuara.

Në praktikë, ajo prodhoi 2 strategjitë kyçe për përdorimin e instrumentit: avari dhe një ndryshim. Në rastin e fundit tregtari do të fokusohet në dinamikën e ndryshimeve të çmimeve brenda kanalit. Është mundësia që lëvizja fillon në drejtim të kundërt si ajo afrohet koston e një mbështetje apo rezistencës normë linjë. Në qoftë se çmimi është ngushtë i aftë për kufirin e sipërm, atëherë aktivi mund të eliminohet. Në qoftë se ajo është në kufirin e poshtëm, ju duhet të mendoni për blerjen. Strategjia ndarje përfshin përdorimin e urdhër. Ata janë të instaluar jashtë kufijve të distancës relativisht të shkurtër. Duke marrë parasysh se çmimi në disa raste i shkelin ato për një kohë të shkurtër, ju duhet të luajnë të sigurt dhe të vendosur stop-humbje. Në të njëjtën kohë, natyrisht, pavarësisht strategjisë së zgjedhur kërkon që tregtari për të maksimizuar qetësisht perceptojnë dhe vlerësuar situatën që ka lindur në treg.

përfundim

Kështu, përdorimi i regresionit logjistik ju lejon të shpejt dhe me lehtësi të kategorizojnë të anketuarve në kategori, në përputhje me parametrat e specifikuara. Kur analizuar përdorimin e mundshëm të një mënyrë të caktuar. Në veçanti, shkathtësi e regresionit të ndryshme multinomial. Megjithatë, ekspertët rekomandojnë përdorimin e të gjitha metodave të përshkruara më lart në kompleks. Kjo është për shkak të faktit se në këtë rast në cilësinë e modelit do të jetë dukshëm më e lartë. Kjo, nga ana tjetër, të zgjeruar gamën e zbatimit të saj.