Logistik regression: model jeung métode

и дискриминантного анализа используются тогда, когда необходимо четко дифференцировать респондентов по целевым категориям. régrési logistik jeung analisis discriminant anu dipaké nalika perlu jelas kalan responden kategori sasaran. Leuwih ti éta, grup ieu mangrupa kadar parameter univariate tunggal. а также выясним, для чего она нужна. Mertimbangkeun jéntré salajengna modél régrési logistik, kitu ogé manggihan naon deui ieu keur.

gambaran

, может выступать классификация респондентов по группам покупающих и не покупающих горчицу. Conto masalah, dina leyuran nu dipaké régrési logistik, mungkin aya klasifikasi responden ku dibeuli group teu meuli mustard nu. diferensiasi nu dilumangsungkeun nurutkeun ciri sosio-demografi. Ieu kaasup, hususna, kaasup umur, gender, Jumlah anggota kulawarga, panghasilan jeung saterusna. Aya kriteria keur kalan jeung variabel di operasi. Kiwari dimungkinkeun ngodekuen kategori target keur nu, dina kanyataanana, perlu ditilik responden.

nuances

, значительно уже, чем для дискриминантного анализа. Ieu kudu ngomong yén rentang kasus nu logistik regression anu dilarapkeun, loba narrower ti analisis discriminant. Dina hal ieu, pamakéan kiwari dimungkinkeun salaku padika universal pikeun diferensiasi dianggap leuwih pikaresep. Leuwih ti éta, para ahli nganjurkeun dimimitian ku analisis discriminative ulikan klasifikasi. Sarta ngan bisi kateupastian pikeun hasil bisa dipaké régrési logistik. kabutuhan Hal ieu disababkeun ku sababaraha faktor. используется при наличии четкого представления о типе независимых и зависимых переменных. régrési logistik anu dipaké nalika aya hiji gagasan jelas ngeunaan jenis variabel bebas jeung gumantung. Sasuai, anu dipilih salah sahiji 3 prosedur mungkin. Nalika analisis discriminant, panalungtik sok kaayaan operasi statis. Ieu aub hiji variabel categorical gumantung jeung sababaraha bebas jeung skala tipe nanaon.

jenis

, состоит в определении вероятности того, что определенный респондент будет отнесен к той или иной группе. panalungtikan statistik obyektif, anu ngagunakeun régrési logistik, nyaéta pikeun nangtukeun likelihood nu hiji réspondén tinangtu bakal ditugaskeun ka grup tangtu. Diferensiasi dilumangsungkeun nurutkeun parameter tangtu. Dina prakték, dumasar kana nilai tina hiji atawa leuwih bebas faktor bisa digolongkeun kana dua golongan responden. . Dina hal ieu, aya hiji régrési logistik binér. Ogé parameter dieusian bisa dipaké dina alokasi ka grup téh leuwih gede ti dua. Dina kaayaan kitu aya hiji régrési logistik multinomial. Grup anu dihasilkeun dikedalkeun tingkatan wae variabel salah.

conto

Anggap aya waleran responden 'pikeun sual naha maranéhna museurkeun tawaran ka acquire darat di suburbs of Moscow. Dina hal ieu, anu pilihan anu "henteu" na "enya". Urang kudu manggihan naon faktor boga pangaruh khu dina putusan pembeli poténsial. Pikeun réspondén ieu patarosan dipenta ngeunaan infrastruktur di wewengkon ieu, jarak ka modal, lahan, ayana / henteuna wangunan padumukan jeung saterusna. Maké regression binér, bisa disebarkeun dina dua golongan responden. Kahiji bakal kaasup jalma anu museurkeun purchasing - pembeli poténsi, sarta kadua masing-masing jalma anu teu resep tawaran misalna hiji. Pikeun unggal réspondén, sajaba, éta bakal diitung kamungkinan ngerjakeun hiji kategori atawa nu sejen.

ciri komparatif

Teu kawas dua embodiments luhur diwangun dina jumlah béda jeung tipe Grup gumantung jeung variabel bebas. Dina régrési binér, contona, neuleuman gumantungna faktor dichotomous ti salah sahiji atawa leuwih bebas kaayaan. Dina hal ieu, kiwari dimungkinkeun bisa jadi tina sagala jenis skala. regression Multinomial dianggap jenis versi klasifikasi nu. Ieu relates to variabel terikat pikeun leuwih ti 2 grup. faktor bebas kedah gaduh boh mangrupa ordinal atawa skala nominal.

Régrési logistik di SPSS

Paket 11-12 statistik, diwanohkeun versi anyar tina analisis - runtuyan. Metoda ieu dipake lamun faktor gumantung relates to ngaran (ordinal) skala sami. Dina hal ieu variabel bebas milih hiji tipe tangtu. Maranéhanana kudu boh ordinal atawa nominal. Klasifikasi di sababaraha kategori dianggap paling serbaguna. Metoda ieu bisa dipaké dina sakabéh studi anu dipaké régrési logistik. , однако, можно только с помощью всех трех приемов. Ngaronjatkeun kualitas model kitu, mungkin ukur ku ngagunakeun sakabeh tilu métode.

klasifikasi ordinal

Konon saméméhna di Paket statistik teu disadiakeun kasempetan pikeun ngalakukeun analisis husus has pikeun faktor gumantung kalawan skala ordinal. Pikeun sakabéh variabel, jeung Jumlah Grup leuwih ti 2 dipaké pilihan multinomial. Ngawanohkeun rélatif anyar analisis runtuyan ngabogaan sajumlah fitur. Aranjeunna tumut kana akun specifics tina skala eta. часто не рассматривается как отдельный прием. Samentara éta, dina manual metodologis régrési logistik ordinal mindeng henteu diperlakukeun salaku panarimaan misah. Pasalna nyaéta saperti kieu: analisis serial teu ngagaduhan kaunggulan signifikan leuwih multinomial. panalungtik ogé bisa migunakeun kiwari dimungkinkeun ku ayana na ordinal, sarta variabel terikat nominal. Dina ngalakukeun kitu, anu prosés klasifikasi téh ampir ngalelep teu bisa dibédakeun tina tiap lianna. Ieu ngandung harti yén analisis urutan nyepeng moal ngabalukarkeun masalah nanaon.

analisis pilihan

Mertimbangkeun hal basajan - a regression binér. Contona, dina prosés pamasaran panalungtikan diperkirakeun paménta pikeun lulusan ti universitas metropolitan tangtu. Dina kuesioner, responden anu ditanyakeun, kaasup:

1. Anjeun dipake? (Ql).
2. Sebutkeun sataun kalulusan (q 21).
3. Naon skor rata-rata toko (aver).
4. Génder (q22).

позволит оценить воздействие независимых факторов aver, q 21 и q 22 на переменную ql. régrési logistik bakal assess dampak faktor bebas aver, q 21 sarta q 22 di variabel ql. Kantun nempatkeun, maksud analisis nyaeta nangtukeun dipikaresep pagawean tina lulusan dina dasar informasi dina widang, anu ahir taun, sarta skor rata.

régrési logistik

Pikeun nyetel parameter make régrési binér, make menu Analyze►Regression►Binary logistik. Di logistik Regression milih dina daptar ditinggalkeun variabel sadia faktor gumantung. Éta téh ql. variabel ieu kedah ditempatkeun dina widang depéndensi. Sanggeus éta, anjeun kudu ngasupkeun Covariates situs faktor bebas - q 21, q 22 aver. Satuluyna anjeun perlu milih cara of kaasup aranjeunna dina analisis. Lamun jumlah faktor bebas tina langkung ti 2, ulah make metoda administrasi simultaneous sadaya variabel nu geus dipasang sacara standar, sarta step by step. Cara nu pang populerna dianggap mundur: LR. Ngagunakeun Pilih tombol, anjeun moal bisa ngawengku dina pangajaran sagala responden, sarta ngan hiji kategori target husus.

Nangtukeun variabel Categorical

Tombol Categorical ngagunakeun bisi pas salah sahiji variabel anu dipeunteun ka Jumlah sabaraha kategori leuwih ti 2. Dina kaayaan ieu, Ngartikeun jandela variabel Categorical di stasiun Categorical Covariates ditempatkeun ngan pilihan misalna hiji. Dina conto ieu, variabel saperti ieu leungit. Sanggeus daptar nu turun-handap teh, pilih item jelas simpangan tur klik Robah tombol. Hasilna, sababaraha variabel gumantung bakal dihasilkeun tina unggal faktor dipeunteun. Jumlah maranéhanana pakait jeung jumlah tina istilah aslina tina kategori.

Simpen variabel Anyar

Nganggo Simpen tombol di ulikan utama disetel ka nyieun kotak dialog setélan anyar. Aranjeunna baris ngandung angka diitung dina prosés régrési. Dina sababaraha hal, kasebut nyaéta dimungkinkeun pikeun nyieun variabel nu nangtukeun:

1. Milik hiji kategori husus klasifikasi (Groupmembership).
2. Kamungkinan Klasifikasi responden di unggal kelompok studi (probabiliti).

Lamun ngagunakeun Pilihan tombol panalungtik teu nampi sagala kasempetan signifikan. Sasuai, éta bisa dipaliré. Saatos mencét tombol "Heug" dina jandéla utama bakal dipintonkeun hasil analisis.

kadali kualitas adequacy régrési logistik

Mertimbangkeun tabel Omnibus Testsof Modél koefisien. Eta mintonkeun hasil analisis kualitas model pendekatan. Alatan kanyataan yén pilihan Incremental, Anjeun kudu lalajo hasil peringkat panungtungan (Step2) geus disetel. Bakal dianggap hasil positif, numana kauninga kanaékan indéks Chi-square dina transisi ka hambalan hareup di hiji gelar luhur kapercayaan (SIG. <0,05). Kualitas model diperkirakeun dina garis Modél. Lamun meunang hiji nilai négatip, tapi teu dianggap salaku signifikan lamun model materiality tinggi sakabéh, panungtungan bisa dianggap praktis usable.

tabél

Model Ringkesan nyadiakeun keur estimasu total indéks dispersi nu ngajelaskeun model diwangun (inohong Sunda Square). Disarankeun nerapkeun nilai Nagelker. Indikator positif bisa dianggap salaku parameter Nagelkerke Sunda Square, upami eta leuwih luhur batan 0,50. Sanggeus éta dievaluasi hasil klasifikasi numana indikator sabenerna milik salah sahiji atawa kategori sejen pangajaran anu dibandingkeun jeung pamadegan diprédiksi ku modél regression. Pikeun tujuan ieu Klasifikasi tabel Table. Ogé ngidinan Anjeun pikeun narik conclusions ngeunaan correctness of diferensiasi keur unggal grup sual. . Tabel di handap ngamungkinkeun pikeun manggihan faktor bebas signifikan sacara statistik diasupkeun kana analisis ogé mangrupa non-standardized faktor régrési logistik. Dina dasar indikator ieu bisa ngaduga karaketan unggal réspondén dina sampel ka grup husus. variabel Anyar bisa diasupkeun ngagunakeun Simpen tombol. Aranjeunna baris ngandung émbaran dina kaanggotaan of a kategori husus klasifikasi (Predictedcategory) jeung kamungkinan citakan dina grup ieu (diprediksi probabiliti kaanggotaan). Saatos mencét tombol "Heug" dina jandéla utama baris muncul hasil itungan Multinomial logistik Regression.

Kahiji méja, nu ngandung indikator penting pikeun panalungtik, - Modél Émbaran pas. A tingkat luhur statistical significance bakal nunjuk kana kualitasna alus sarta suitability tina pamakéan model pikeun ngajawab masalah praktis. méja penting séjénna nyaéta pseudo Sunda-alun. Eta ngidinan Anjeun pikeun estimasi saimbang tina total varian dina faktor gumantung nu disababkeun ku variabel bebas nu dipilih pikeun analisis. Numutkeun Table Likelihood Tés Rasio bisa digambar conclusions ngeunaan statistical significance tina dimungkinkeun. The perkiraan parameter ngagambarkeun koefisien non-standardized. Éta nu dipaké dina ngawangun persamaan. Sajaba ti éta, pikeun tiap kombinasi variabel ditangtukeun dina statistical significance tina dampak maranéhanana dina faktor gumantung. Samentara éta, ieu panalungtikan pasar téh mindeng perlu kalan dina sabaraha kategori responden moal kapisah, tapi salaku bagian tina grup target. Pikeun tujuan ieu tabel Observedand frékuénsi diprediksi.

aplikasi praktis

Metoda dianggap analisis anu loba dipaké dina karya padagang. Dina taun 1991, indikator sigmoid régrési logistik dikembangkeun. Anjeunna mangrupa alat gampang-to-pamakéan sarta efisien nu bisa dipaké pikeun ngaduga harga gampang "overheating" maranéhanana. Indikator anu dibere dina grafik dina bentuk saluran diwangun ku dua garis dilegaan dina paralel. Aranjeunna dihapus hiji jarak sarua ti trend. Lebar koridor bakal gumantung solely on timeframe dina. indikator anu dipaké nalika gawé bareng ampir kabéh asset teh - ti pasangan mata uang pikeun logam mulia.

Dina prakték, éta dihasilkeun 2 strategi konci pikeun pamakéan ti alat: ngarecahna jeung ngabalikeun a. Dina kasus dimungkinkeun padagang bakal difokuskeun dinamika parobahan harga dina saluran. On nya likelihood nu gerak dimimitian dina arah nu lalawanan sakumaha eta ngadeukeutan biaya pangrojong atawa lalawanan laju garis. Mun hargana fit raket ka wates luhur, teras asset nu bisa ngaleungitkeun. Lamun di wates handap, Anjeun kudu mikir ngeunaan purchasing. Strategi ngarecahna ngalibatkeun warrants. Éta nu dipasang di luar watesan jarak relatif pondok. Nyandak kana akun yén harga dina sababaraha kasus ngalanggar aranjeunna keur waktu anu singget, Anjeun kudu maén deui aman tur nyetel eureun-rugi. Dina waktu nu sarua, tangtu, paduli strategi dipilih merlukeun padagang pikeun maksimalkeun pungsi coolly ngarasa jeung assess kaayaan nu geus arisen di pasar.

kacindekan

Ku kituna, pamakéan régrési logistik ngidinan Anjeun pikeun gancang sarta gampang ngararangkay responden kana kategori luyu jeung parameter dieusian. Lamun analisa pamakéan mungkin tina cara nu tangtu. Dina sababaraha hal, di versatility of regression multinomial béda. Najan kitu, para ahli nyarankeun pamakéan sakabéh metodeu nu disebutkeun di luhur di komplek. Ieu alatan kanyataan yén dina hal ieu kualitas model bakal nyata luhur. Ieu, kahareupna dilegakeun lingkup aplikasi na.