Logistieke regressie: modelle en metodes

и дискриминантного анализа используются тогда, когда необходимо четко дифференцировать респондентов по целевым категориям. Logistieke regressie en diskriminant analise word gebruik wanneer dit nodig is om duidelik te onderskei respondente gerig kategorieë. Verder het hierdie groepe is 'n enkele eenveranderlike parameter vlakke. а также выясним, для чего она нужна. Oorweeg verdere detail logistieke regressie model, sowel as uit te vind wat dit was vir.

oorsig

, может выступать классификация респондентов по группам покупающих и не покупающих горчицу. 'N Voorbeeld van die probleem, in die oplossing wat gebruik word logistieke regressie, kan 'n klassifikasie van die respondente deur groep koop en nie die koop van die mosterd wees. Die onderskeid is volgens sosio-demografiese eienskappe uitgevoer. Dit sluit in, in die besonder, sluit in ouderdom, geslag, aantal familielede, inkomste en so aan. Daar is kriteria om te onderskei en die veranderlike in die operasie. Laasgenoemde kodeer die teiken kategorie waarvoor, in werklikheid, moet die respondente te verdeel.

nuanses

, значительно уже, чем для дискриминантного анализа. Dit moet gesê word dat die omvang van die gevalle waar die aansoek gedoen regressie logistiek, baie smaller as die diskriminant analise. In hierdie verband, is die gebruik van die laasgenoemde as 'n universele metode vir differensiasie beskou as meer verkies. Daarbenewens kenners raai wat begin met 'n klassifikasie studie diskriminerende analise. En net in geval van onsekerheid vir die resultate kan gebruik word logistiese regressie. Dit noodsaak word veroorsaak deur verskeie faktore. используется при наличии четкого представления о типе независимых и зависимых переменных. Logistieke regressie is gebruik word wanneer daar 'n duidelike idee oor die aard van die onafhanklike en afhanklike veranderlikes. Gevolglik is die gekose een van die 3 moontlike prosedures. Wanneer die diskriminant analise, die navorser is altyd die hantering van 'n statiese operasie. Dit betrokke een afhanklike en verskeie onafhanklike kategoriese veranderlikes met die skaal van enige soort.

tipes

, состоит в определении вероятности того, что определенный респондент будет отнесен к той или иной группе. Objektiewe statistiese navorsing, wat 'n logistieke regressie gebruik, is om die waarskynlikheid dat 'n bepaalde respondent om 'n bepaalde groep sal toegeken word bepaal. Differensiasie is volgens sekere parameters uitgevoer. In die praktyk, volgens die waardes van een of meer onafhanklike faktore kan geklassifiseer word in twee groepe van die respondente. . In hierdie geval, daar is 'n binêre logistieke regressie. Ook gespesifiseerde parameters kan gebruik word in die toekenning van die groep is groter as twee. In so 'n situasie is daar 'n Multinomial logistieke regressie. Die gevolglike groep uitgedruk vlakke van enige een veranderlike.

byvoorbeeld

Gestel daar is antwoorde respondente se aan die vraag of hulle belangstel in 'n aanbod om grond te bekom in die voorstede van Moskou. In hierdie geval, die opsies is "nee" en "ja." Ons moet uitvind watter faktore 'n oorheersende invloed op die besluit van potensiële kopers. Vir hierdie respondent vrae word gevra oor die infrastruktuur van die gebied, die afstand na die hoofstad, grond gebied, teenwoordigheid / afwesigheid van residensiële geboue en so aan. Die gebruik van binêre regressie, versprei kan word in twee groepe van die respondente. Die eerste sluit diegene wat belangstel in die aankoop is - potensiële kopers, en die tweede, onderskeidelik, diegene wat nie belangstel in so 'n aanbod. Vir elke respondent, benewens, sal dit bereken die waarskynlikheid van opdrag aan een kategorie of 'n ander.

vergelykende eienskappe

In teenstelling met die twee belichaming bo bestaan in 'n ander getal en tipe groepe afhanklike en onafhanklike veranderlikes. In 'n binêre regressie, byvoorbeeld, bestudeer die afhanklikheid digotome faktor van een of meer onafhanklike voorwaardes. In hierdie geval, kan die laaste van 'n tipe van skaal wees. Multinomial regressie word beskou as 'n soort van weergawe van die klassifikasie. Dit hou verband met die afhanklike veranderlike vir meer as 2 groepe. Onafhanklike faktore moet óf 'n ordinale of nominale skaal het.

Logistieke regressie in SPSS

Die statistiese pakket 11-12, 'n nuwe weergawe van die analise - ry. Hierdie metode word gebruik wanneer afhanklik faktor hou verband met dieselfde naam (ordinale) skaal. In hierdie geval gekies om die onafhanklike veranderlikes 'n spesifieke tipe. Hulle moet óf ordinale of nominale wees. Klassifikasie in verskeie kategorieë word beskou as die mees veelsydige. Hierdie metode kan gebruik word in alle studies wat logistieke regressie gebruik. , однако, можно только с помощью всех трех приемов. Die verbetering van die gehalte van die model is egter slegs moontlik deur die gebruik van al drie metodes.

ordinale klassifikasie

Daar word gesê dat vroeër in die statistiese pakket nie die geleentheid om 'n tipiese gespesialiseerde analise vir afhanklike faktore uit te voer met 'n ordinale skaal voorsien. Vir alle veranderlikes, met die aantal groepe van meer as 2 gebruik Multinomial opsie. Bekendgestel relatief onlangs volgorde analise het 'n aantal funksies. Hulle neem in ag die besonderhede van die skaal nie. часто не рассматривается как отдельный прием. Intussen, in die metodologiese handleidings ordinale logistieke regressie is dikwels nie beskou as 'n aparte ontvangs. Die rede hiervoor is soos volg: serial analise nie enige beduidende voordele oor Multinomial. Die navorser kan ook gebruik maak van die laasgenoemde in die teenwoordigheid en ordinale en nominale afhanklike veranderlike. Deur dit te doen, die klassifikasie proses is byna ononderskeibaar van mekaar. Dit beteken dat die hoewe orde analise nie enige probleme sal veroorsaak.

ontleding van opsies

Kyk na die eenvoudige geval - 'n binêre regressie. Byvoorbeeld, in die proses van bemarking navorsing beraam vraag na gegradueerdes van sekere metropolitaanse universiteit. In die vraelys, is die respondente gevra vrae, insluitend:

1. Is jy besig om? (QL).
2. Spesifiseer jaar gradeplegtigheid (q 21).
3. Wat is die gemiddelde telling van die uitlaat (aver).
4. Geslag (q22).

позволит оценить воздействие независимых факторов aver, q 21 и q 22 на переменную ql. Logistieke regressie sal evalueer die impak van 'n onafhanklike faktore beweer, q 21 en q 22 teen veranderlike QL. Eenvoudig gestel, die doel van die analise is om die waarskynlike indiensneming van gegradueerdes te bepaal aan die hand van inligting op die veld, die einde van die jaar, en die gemiddelde telling.

logistieke regressie

Om parameters met behulp van binêre regressie stel, gebruik Analyze►Regression►Binary Logistieke spyskaart. In die Logistieke regressie te kies in die linker lys van beskikbare veranderlikes afhanklik faktor. Hulle is QL. Hierdie veranderlike moet in die afhanklike veld geplaas word. Daarna moet jy die webwerf covariates betree onafhanklike faktore - q 21, Q 22, beweer nie. Dan moet jy 'n manier om insluiting daarvan in die ontleding kies. As die aantal onafhanklike faktore van meer as 2, moenie die metode van gelyktydige toediening van al die veranderlikes, wat geïnstalleer is by verstek, en stap gebruik vir stap. Die mees gewilde manier word beskou as agteruitgegaan; LR. Die gebruik van die knoppie Select, kan jy nie ook in die studie van al die respondente, en slegs 'n spesifieke kategorie teiken.

Definieer Kategoriese veranderlikes

Kategoriese knoppie om te gebruik in die geval wanneer 'n mens van die veranderlikes is 'n gegradueerde van die aantal kategorieë van meer as 2. In hierdie situasie, definieer Kategoriese veranderlikes venster in die Kategoriese covariates stasie geplaas net so 'n opsie. In hierdie voorbeeld, is so 'n veranderlike ontbreek. Daarna het die drop-down list, kies die item Kontras Afwyking en klik op die knoppie Change. As gevolg hiervan, sal 'n paar van die afhanklike veranderlikes gegenereer word uit elk van die gegradeerde faktor. Hulle getal ooreenstem met die aantal van die oorspronklike terme van die kategorieë.

Red New Veranderlikes

Gebruik die knoppie Stoor in die belangrikste studie is ingestel op nuwe instellings dialoog te skep. Hulle sal getalle bereken in die proses van agteruitgang bevat. In die besonder, is dit moontlik om veranderlikes wat bepaal skep:

1. Wat deel uitmaak van 'n bepaalde kategorie van klassifikasie (Groupmembership).
2. Die waarskynlikheid van die klassifikasie van die respondente in elke studie-groep (Waarskynlikhede).

By die gebruik van die opsies knoppie navorser nie enige beduidende geleenthede ontvang. Gevolglik kan dit geïgnoreer word nie. Na die druk op die knoppie "OK" in die hoof venster vertoon sal word analise resultate.

Gehaltebeheer van logistieke regressie toereikendheid

Kyk na die tafel Omnibus Testsof Model koëffisiënte. Dit toon die resultate van die ontleding van die gehalte van die benadering model. As gevolg van die feit dat die inkrementele opsie, moet jy die resultate van die laaste stadium kyk (Stap2) is ingestel. Sou word beskou as 'n positiewe uitslag, waarin die bespeur toename Chi-square indeks in die oorgang na die volgende stap op 'n hoë graad van belangrikheid (Sig. <0,05). Die kwaliteit van die model word beraam in Model lyn. As jy 'n negatiewe waarde, maar dit is nie beskou as 'n belangrike as die algehele hoë wesenlikheid model, die laaste kan prakties bruikbare beskou.

tafels

Model Opsomming bied 'n skatting van die totale verspreiding indeks, wat die gebou model (figuur R Square) beskryf. Dit word aanbeveel om die waarde Nagelker toe te pas. Positiewe aanwyser kan beskou word as 'n parameter Nagel Kerke R Square, as dit is hoër as 0,50. Daarna het die resultate van die klassifikasie waarin die werklike aanwysers van behoort aan die een of ander kategorie van die studie is in vergelyking met diegene wat voorspel is deur die regressiemodel geëvalueer. Vir hierdie doel het die tafel Klassifikasie Table. Dit laat jou ook toe om gevolgtrekkings te maak oor die korrektheid van differensiasie vir elk van die groep ter sprake. . Die volgende tabel maak dit moontlik om statisties beduidende onafhanklike faktore in die analise sowel as 'n nie-gestandaardiseerde faktor logistieke regressie aangegaan vind. Op grond van hierdie aanwysers kan affiliasie van elke respondent in die monster voorspel tot 'n spesifieke groep. Nuwe veranderlikes ingevoer kan word met behulp van die knoppie Stoor. Hulle sal inligting oor die lidmaatskap van 'n bepaalde klassifikasie kategorie (Predictedcategory) en die waarskynlikheid van insluiting in hierdie groepe (Voorspel waarskynlikhede lidmaatskap) bevat. Na die druk op die knoppie "OK" in die hoof venster sal verskyn Multinomial Logistieke regressie berekening resultate.

Die eerste tabel, wat belangrik aanwysers bevat vir die navorser, - Model Pas Inligting. 'N Hoë vlak van statistiese betekenisvolheid sal verwys na die hoë gehalte en geskiktheid van die gebruik van modelle om praktiese probleme op te los. Nog 'n belangrike tafel is die Pseudo R-Square. Dit laat jou toe om die verhouding van die totale variansie skat in die afhanklike faktor, wat veroorsaak word deur die onafhanklike veranderlikes wat gekies is vir ontleding. Volgens Tabel aanneemlikheidsverhouding Toetse kan gevolgtrekkings te maak oor die statistiese betekenisvolheid van die laaste trek. Die parameterberaming weerspieël nie-gestandaardiseerde koëffisiënte. Hulle word gebruik in die konstruksie van die vergelyking. Behalwe vir elke kombinasie van veranderlikes bepaal die statistiese betekenisvolheid van die impak daarvan op die afhanklike faktor. Intussen het die mark navorsing is dikwels nodig om die kategorieë van die respondente nie afsonderlik onderskei, maar as deel van die teikengroep. Vir hierdie doel het die tafel Observedand Voorspel frekwensies.

praktiese toepassing

Beskou metode van analise is wyd gebruik word in die werk van handelaars. In 1991 is die sigmoid logistieke regressie aanwyser ontwikkel. Hy is 'n maklik-om-te gebruik en doeltreffende instrument wat gebruik kan word om die waarskynlike pryse voorspel tot hul "oorverhit". Aanwyser word op 'n grafiek in die vorm van 'n kanaal wat gevorm word deur twee lyne uit te brei in parallel. Hulle verwyder 'n gelyke afstand van die tendens. Die breedte van die gang sal net afhang van die tyd. Die aanwyser is gebruik by die werk met byna al die bate - van valuta pare om edelmetale.

In die praktyk is dit geproduseer 2 sleutel strategieë vir die gebruik van die instrument: afbreek en 'n ommekeer. In laasgenoemde geval sal die handelaar fokus op die dinamika van die prys veranderinge binne die kanaal. Op die waarskynlikheid dat die beweging begin in die teenoorgestelde rigting as dit nader aan die koste van 'n ondersteuning of weerstand lyn koers. As die prys is nou geskik is om die boonste perk, dan die bate kan uitgeskakel word. As dit is op die onderste grens, moet jy dink oor die aankoop van. Strategie uiteensetting behels die gebruik van lasbriewe. Hulle is buite die grense van die relatief kort afstand geïnstalleer. Met inagneming van die prys in sommige gevalle oortree hulle vir 'n kort tyd, moet jy dit veilig te speel en stel die stop-verlies. Op dieselfde tyd, natuurlik, ongeag van die gekose strategie vereis die handelaar om koel te maksimeer waarneem en evalueer die situasie wat ontstaan het in die mark.

gevolgtrekking

So, die gebruik van logistiese regressie kan jy respondente vinnig en maklik te kategoriseer in kategorieë in ooreenstemming met die gespesifiseerde parameters. Wanneer die ontleding van die moontlike gebruik van 'n sekere manier. In die besonder, die veelsydigheid van verskillende Multinomial regressie. Maar kenners beveel die gebruik van al die bogenoemde in die kompleks metodes. Dit is te wyte aan die feit dat in hierdie geval die kwaliteit van die model sal aansienlik hoër wees. Dit op sy beurt, uit te brei die omvang van die toepassing daarvan.