Logistic erregresio: ereduak eta metodoak

и дискриминантного анализа используются тогда, когда необходимо четко дифференцировать респондентов по целевым категориям. Logistic erregresioa eta Diskriminatzailea analisi erabiltzen denean beharrezkoa da argi eta garbi bereizteko inkestatuen norakoak sailkatuta. Gainera, talde hauek bakar batean ARIMA parametro maila daude. а также выясним, для чего она нужна. Demagun Xehetasun gehiago erregresio logistiko eredua, baita jakin zer zen hura.

Orokorra

, может выступать классификация респондентов по группам покупающих и не покупающих горчицу. Arazoa adibide bat, konponbidea bertan erregresio logistiko erabiltzen da, taldean erosketa arabera inkestatuen eta ez mostaza erosi sailkapen bat egon daiteke. bereizketa egiten da, ezaugarri soziodemografikoen arabera. Horien artean, bereziki, besteak beste, adina, sexua, familia kideen kopurua, errenta eta abar. Badira irizpideen bereizteko eta operazioan aldagai. Azken hauek zein helburu kategorian kodetzen, hain zuzen ere, behar inkestatuen zatitzeko.

ñabardura

, значительно уже, чем для дискриминантного анализа. esan behar da kasu sorta hori bertan aplikatu erregresio logistikoaren, the Diskriminatzailea azterketa baino askoz estuagoa da. Zentzu honetan, azken honen erabilera desberdintzea metodo orokor gisa hartzen da gehiago nahiago. Gainera, adituek gomendatzen sailkapen azterketa azterketa diskriminatzailea bat hasita. Eta besterik emaitzen ziurgabetasuna kasuan erabil daiteke erregresio logistikoa. derrigortasun hori hainbat faktorek eragiten dute. используется при наличии четкого представления о типе независимых и зависимых переменных. Logistic erregresio erabiltzen da han aldagai independente eta menpeko mota buruzko ideia argi bat da. Hori dela eta, 3 prozedurak posible bat hautatuta. Noiz Diskriminatzailea azterketa, ikertzaileak da beti funtzionamendua estatikoan aurre. kategoria aldagaiak menpeko eta hainbat independente bat hartzen du, edozein motako eskala batera.

mota

, состоит в определении вероятности того, что определенный респондент будет отнесен к той или иной группе. Helburua estatistika ikerketa, eta horrek erregresio logistiko bat erabiltzen da, aukera hori erantzun jakin bat talde jakin bati esleitzen egingo zehazteko. Desberdintzea egiten da parametro jakin batzuen arabera. Praktikan, faktore bat edo gehiago independenteak balioak arabera bi inkestatuen taldetan sailka daitezke. . Kasu honetan, ez logistika erregresio bitar bat da. Era zehaztutako parametro taldera esleipena erabil daiteke bi baino handiagoa da. Egoera horretan ez logistika erregresio multinomiala bat da. ondorioz taldeak adierazi bat edozein aldagai mailak.

Adibidez

Demagun inkestatuen 'eskaintza bat Lur eskuratzeko Mosku aldirietan interesa dira ala ez galdera erantzun daude. Kasu honetan, aukerak "ez" dira, eta "bai". jakiteko zer faktore erosle potentzial erabakia eragin nagusi izan behar dugu. erantzun Horretarako galderak lurraldeko azpiegitura buruz eskatuko, hiriburua, lur-eremua, presentzia / etxebizitzak eza eta abar. binary erregresio erabiliz distantzia, bi inkestatuen taldeetan banatu daiteke. balizko erosle, eta bigarrena, hurrenez hurren, eta horiek ez diren eskaintza bat, hala nola interesa - Lehena direnek erosteko interesa sartuko dira. erantzun bakoitzeko, gainera, kalkulatu egingo da esleipena probabilitatea kategoria bat edo beste ere.

ezaugarri Comparative

bi embodiments ez bezala, batez beste zenbaki bat eta talde menpeko eta aldagai independentea mota datza. Erregresio bitar batean, adibidez, menpekotasun dikotomiko faktore aztertu baldintza bat edo gehiago independente batetik. Kasu honetan, bigarrenak daiteke eskala edozein mota izan. MULTINOMIAL erregresio sailkapena bertsio moduko bat jotzen da. erlazionatzen 2 baino gehiago taldeentzat menpeko aldagaian da. Independent faktoreak bai ordinal bat edo eskala nominala izan behar du.

SPSS ere Logistic Erregresioa

Estatistika-pakete 11-12, azterketa bertsio berri bat sartu - sekuentzia. Metodo hau erabiltzen da menpeko faktorea berdina izena (ordinal) eskala erlazionatzen denean. Kasu honetan, aldagai independenteak bereziki mota bat hautatu da. bai ordinal edo nominala izan behar dute. Hainbat kategoriatan sailkapena jotzen da gehien polifazetikoa. Metodo hau erregresio logistiko erabiltzen duten ikasketak guztietan erabil daiteke. , однако, можно только с помощью всех трех приемов. eredua kalitatea hobetzea, hala ere, posible da hiru metodo guztiak erabiliz bakarrik.

ordinal sailkapena

Diotenez, estatistika pakete lehenago ez zela aukera eskala ordinal batekin azterketa espezializatuak tipikoa menpeko faktoreak burutzeko emandako. aldagai guztientzat, 2 baino gehiago talde kopuruaren erabil multinomiala aukera. Sartu duela gutxi sekuentzia analisi ezaugarri zenbaki bat dauka. eskala egiten berezitasunak kontuan hartzen dute. часто не рассматривается как отдельный прием. Bien bitartean, metodologiko eskuliburuak ere ordinal erregresio logistiko, askotan, ez bereizi harrera bezala tratatu. Arrazoia honakoa da: serie-azterketa ez du inolako abantaila multinomiala baino gehiago izan. Ikertzaileak ondo erabili ahal izango du bigarrenak presentzia eta ordinal eta nominal menpeko aldagaian. Hori egitean, sailkapen prozesuan elkarrengandik ia indistinguishable dira. Horrek esan nahi du holding Azterketa ez du arazorik sortuko.

Aukera azterketa

Demagun sinple kasuan - binary erregresio bat. Adibidez, marketing ikerketa estimatzen jakin metropoli unibertsitateko irakasle eskaera prozesuan. Galdeketaren, inkestatuen eskatu zitzaien galdera, besteak beste:

1. Ari zara lanean? (QL).
2. Zehaztu urteko graduazio (q 21).
3. Zer da batez besteko irteeran (aver) ren zatia.
4. Generoa (22.G).

позволит оценить воздействие независимых факторов aver, q 21 и q 22 на переменную ql. Logistic erregresio faktore independente inpaktua aver baloratuko du, q 21 eta q 22 QL aldagai berean. Besterik gabe jarri, analisiaren helburua da informazio-oinarria eremuan, urte amaieran, eta batez besteko puntuazio on on litekeena lizentziatuak enplegua zehazteko.

Logistic Erregresioa

binary erregresio erabilita parametroak ezartzeko, erabili Analyze►Regression►Binary Logistic menua. Logistic Erregresioa batean ezkerrera eskuragarri aldagai menpeko faktore zerrendan aukeratu. QL da dute. Aldagai hau da menpeko eremuan jarri beharko da. q 21 q 22, aver - Horren ondoren, gune Covariates independenteak faktoreak sartu behar duzu. Ondoren, horiek barne azterketan modu bat aukeratu behar duzu. Bada 2 baino gehiagoko faktore independente kopurua, ez aldagai guztiak, hau da berez ezartzen administrazioa aldibereko, eta urrats metodoa erabili urrats. ezagunenetako era jotzen da atzera: LR. Aukeratu botoia erabiliz, ezin duzu inkestatuen guztien azterketa da, eta bakarrik helburu kategoria jakin batean sartzea.

Zehaztu kategoria aldagaiak

Kategoria botoia kasuan erabili denean aldagai bat da baino gehiago 2 kategoria kopuruaren oraindik. Egoera honen aurrean, Zehaztu kategoria aldagaiak leiho Kategoria Covariates geltokira jarri besterik ez, hala nola, aukera bat da. Adibide honetan, esaterako, aldagai bat falta da. goitibeherako zerrendatik Horren ondoren, hautatu elementua kontrastea Desbideratzea eta sakatu Aldatu botoia. Ondorioz, menpeko aldagai batzuen artean, hauek faktore bakoitzetik sortuko da. Haien kopurua original kategorietan baldintzapean kopuruari dagokio.

Save aldagaiak New

Erabili Save botoia azterketa nagusia girotuta ezarpen berriak elkarrizketa kutxa bat sortzeko. erregresio prozesuan kalkulatzen zenbakiak edukiko dute. Bereziki, posible da zehazten duten aldagaiak sortzeko:

1. Sailkapen-kategoria bat (Groupmembership) den.
2. inkestatuen sailkatzeko ikerketa talde bakoitzean (Probabilitate) eta probabilitatea.

Aukerak botoia ikertzaile erabiltzean ez duela jaso inolako aukerak esanguratsua. Ondorioz, ikusi egin daiteke. "OK" botoia leiho nagusian ondoren azterketa emaitzak agertuko dira.

Quality logistika erregresio egokitasuna kontrola

Demagun taula Omnibus Testsof Model koefizienteak. hurbilketa eredua kalitatearen azterketa emaitzak erakusten du. Izan ere, gehikuntzaren aukera hori, azken etapa emaitzak ikusi behar duzu (Step2) ezarri da. emaitza positiboa, kontuan hartu beharko litzateke, zein antzemandako igoera Chi-karratu indizeak hurrengo urratsa trantsizioa garrantzi-maila handia (Sig. <0,05) at. eredua kalitatea line Model ere estimatzen. balio negatiboa bada, baina ez da esanguratsua jotzen orokorra materialtasuna handiko eredua, azkena har daiteke baldin ia erabilgarria.

taulak

Model Laburpena guztira sakabanaketa indizea, bertan eraiki eredua (figura R Plaza) deskribatzen kalkulua ematen du. Gomendagarria da balioa Nagelker aplikatzeko. Positiboa adierazle egon parametro bat Nagelkerke R Square jo daiteke, 0.50 baino handiagoa bada. Hori sailkapen horretan benetako bat edo ikerketaren beste kategoria dagozkion adierazle konparatzen dira horiek aurreikusten erregresio ereduak dituzten emaitzak ebaluatu ostean. Helburu hori mahai sailkapena taula da. Gainera, desberdintzea zuzentasuna zalantzan taldeko bakoitzari buruzko ondorioak marrazteko duzu. . Ondorengo taulak egiten analisiaren baita faktore erregresio logistiko ez-normalizatua bat sartu independentea faktore estatistikoki esanguratsuak aurkitu ahal izan zen. Adierazle horiek oinarri hartuta lagina ere erantzun bakoitzaren afiliazio iragartzeko daiteke talde jakin bati. aldagai New Save botoia erabiliz sar ditzakegu. Sailkapen-kategoria bat bereziki (Predictedcategory) eta talde horiek sartzeko probabilitatea (iragarpena probabilitate kide) kide buruzko informazio edukiko dute. "OK" botoia leiho nagusian ondoren MULTINOMIAL Logistic Erregresioa kalkuluen emaitzak agertuko da.

Lehenengo mahai, zein adierazle garrantzitsua dauka ikertzaileak egiteko, - Model Fitting informazioa. estatistika esangura-maila handia izango duen kalitate handiko eta egokitasuna eredu erabileraren seinalatu arazo praktikoak ebazteko. Beste mahai garrantzitsuena Pseudo R-Square da. guztizko bariantza proportzioa kalkulatzeko duzu menpeko faktorea, hau da, aztertzeko hautatutako aldagai independente eragindako ematen du. Table aukera ratioa Probak dioenez, azken honen estatistika esangura buruzko ondorioak atera daitezke. Parametroa aurreikuspenak ez-normalizatua koefiziente islatzeko. Dute ekuazioa eraikuntzan erabiltzen dira. Horrez gain, aldagai konbinazio bakoitzerako beren menpeko faktore eragina garrantzia estatistika zehaztuko da. Bien bitartean, merkatu ikerketa askotan da beharrezkoa ez bereizita inkestatuen kategorietan bereizteko, baina helburu taldearen parte gisa. Horretarako mahai Observedand iragarpena maiztasuna.

aplikazio praktikoa

Jotzen analisi metodo zabalduena merkatariak lana erabiltzen da. 1991an, sigmoid erregresio logistiko adierazlea garatu zen. tresna-erraz erabiltzeko eta eraginkor bat da, litekeena prezioak iragartzeko euren "berotutako" erabil daiteke da. Adierazlea bi lerro paraleloan luzatzen osatutako kanal bat formularioa grafiko bat aurkezten da. joera distantzia berdintasuna bat kendu dute. korridorean zabalera soilik araberakoa izango epea gunean. adierazlea erabiltzen da ia guztiak aktibo batera lan - moneta metal preziatuak binaka from.

Praktikan, 2 gakoa estrategiak ekoiztu haren musika tresnen erabilera: krisia eta atzerakada bat. Azken kasu horretan, dendari izango kanalaren barruan prezio aldaketak dinamika ardatz. On arriskua mugimenduaren aurkako norabidean hasten dugun laguntza edo erresistentzia line tasa baten kostua hurbiltzen den. prezioa da hurbiletik goiko muga egoki bada, orduan aktiboaren kendu ahal izango dira. da beheko muga at, erosteko pentsatu behar duzu. Estrategia matxura bermatzen erabilera dakar. distantzia labur samar mugetatik kanpo dute instalatuta. kontu kasu batzuetan prezioa urratzen duten horiek denbora laburrean hartuz, play segurua behar duzu eta stop-galera ezarri. Aldi berean, jakina, aukeratutako estrategia kontuan hartu gabe dendari hotz maximizatzeko hauteman eta ebaluatu egoera dela merkatuan sortu behar du.

ondorio

Horrela, erregresio logistiko erabilera esker, azkar eta erraz kategorizatu inkestatuen kategoriatan zehaztutako parametro arabera. modu jakin bat erabiltzea posible aztertzerakoan. Bereziki, multinomiala ezberdinak erregresio aldakortasunari. Hala ere, adituek gomendatzen goian azaldu konplexua metodo guztiak erabiltzea. Hau da, izan ere, kasu honetan, ereduaren kalitatea nabarmen handiagoa izango dela eta. Honek, aldi berean, zabaldu bere aplikazio sorta.