De regresión loxística: modelos e métodos

и дискриминантного анализа используются тогда, когда необходимо четко дифференцировать респондентов по целевым категориям. regresión loxística e análise discriminante úsanse cando é necesario diferenciar claramente entrevistados categorías obxectivo. Ademais, estes grupos son un único niveis de parámetros univariada. а также выясним, для чего она нужна. Considere máis detalles modelo de regresión loxística, así como descubrir o que era.

visión global

, может выступать классификация респондентов по группам покупающих и не покупающих горчицу. Un exemplo do problema, na solución que se utiliza regresión loxística, pode ser unha clasificación dos enquisados por compra do grupo e non mercar o mostaza. A diferenciación se realiza de acordo con características socio-demográficas. Estes inclúen, en particular, inclúen idade, sexo, número de membros da familia, renda e así por diante. Existen criterios para diferenciar ea variable na operación. O último codifica a categoría obxectivo para o cal, de feito, ten dividir entrevistados.

matices

, значительно уже, чем для дискриминантного анализа. Hai que dicir que a gama de casos en que a loxística de regresión aplicadas, moito máis estreito que a análise discriminante. A este respecto, o uso de este último como un método universal para a diferenciación é considerada máis preferida. Ademais, os expertos recomendan comezando cunha análise discriminativa estudo clasificación. E no caso de incerteza para os resultados poden ser usados de regresión loxística. Esta necesidade é causada por varios factores. используется при наличии четкого представления о типе независимых и зависимых переменных. A regresión loxística se usa cando hai unha idea clara do tipo de variables independentes e dependentes. Por conseguinte, o seleccionado un dos 3 procedementos posibles. Cando a análise discriminante, o investigador está sempre lidando con unha operación estática. Tratábase de un variables categóricas independentes dependentes e varias coa escala de calquera tipo.

tipos

, состоит в определении вероятности того, что определенный респондент будет отнесен к той или иной группе. busca estatística obxectiva, que usa unha regresión loxística, é determinar a probabilidade de que un entrevistado especial será asignado a un grupo concreto. A diferenciación realízase segundo certos parámetros. Na práctica, segundo os valores de un ou máis factores independentes poden clasificarse en dous grupos de respondentes. . Neste caso, hai unha regresión loxística binaria. Tamén os parámetros especificados poden ser utilizados na asignación ao grupo é maior que dous. En tal situación, hai unha regresión loxística multinomial. O grupo resultante expresou niveis de calquera variable.

exemplo

Supoña que hai respostas dos entrevistados á cuestión de saber se eles están interesados en unha oferta para adquirir terras nos suburbios de Moscova. Neste caso, as opcións son "non" e "si". Necesitamos descubrir que factores teñen unha influencia predominante sobre a decisión de potenciais compradores. Para este entrevistado preguntas son feitas sobre a infraestrutura do territorio, a distancia á capital, área de terra, presenza / ausencia de edificios residenciais e así por diante. Usando regresión binaria, poden ser distribuídos en dous grupos de respondentes. O primeiro debería incluír aqueles que están interesados en comprar - os potenciais compradores, eo segundo, respectivamente, os que non están interesados en tal oferta. Para cada entrevistado, ademais, será calculada a probabilidade de asignación a unha categoría ou outra.

características comparativas

A diferenza das dúas formas de realización anterior consiste nun número e tipo de grupos dependentes e independentes variables diferentes. Nunha regresión binaria, por exemplo, estudaron o factor dicotómica dependencia dunha ou máis condicións independentes. Neste caso, o último pode ser de calquera tipo de escala. regresión multinomial é considerado unha especie de versión da clasificación. El refírese a variable dependente, para máis de 2 grupos. factores independentes que ter tanto un ordinal ou escala de nomes.

Regresión loxística no SPSS

O 11-12 paquete estatístico, introduciu unha nova versión da análise - secuencia. Este método emprégase cando o factor dependente relaciónase coa mesma escala de nome (ordinal). Neste caso, as variables independentes seleccionadas un tipo particular. Deben ser ordinal ou nomes. Clasificación en varias categorías é considerado o máis versátil. Este método pode ser usado en todos os estudos que utilizaron regresión loxística. , однако, можно только с помощью всех трех приемов. Mellorar a calidade do modelo, con todo, só é posible mediante os tres métodos.

clasificación ordinal

Dise que no inicio do paquete estatístico non se forneceu a oportunidade de realizar unha análise especializada típico de factores dependentes cunha escala ordinal. Para todas as variables, co número de grupos de máis de 2 utilizadas opción multinomial. A análise da secuencia introducida relativamente pouco ten un número de características. Eles teñen en conta as particularidades de escala-lo. часто не рассматривается как отдельный прием. Mentres tanto, nos manuais metodolóxicos de regresión loxística ordinal moitas veces non é tratado como unha recepción separada. A razón é a seguinte: análise de serie non ten vantaxes significativas sobre multinomial. O investigador pode usar este último en presenza e ordinal e variable dependente nominal. Ao facelo, o proceso de clasificación son case indistinguibles uns dos outros. Isto quere dicir que a análise de orde explotación non causará ningún problema.

análise das opcións

Considero o caso simple - unha regresión binaria. Por exemplo, no proceso de investigación estimado de marketing demanda de graduados de certa Universidade metropolitana. No cuestionario, os entrevistados foron feitas preguntas, incluíndo:

1. Se está a traballar? (QL).
2. Especifique ano da graduación (Q 21).
3. Cal é a puntuación media de saída (aver).
4. Sexo (Q22).

позволит оценить воздействие независимых факторов aver, q 21 и q 22 на переменную ql. regresión loxística pode avaliar o impacto de factores independentes aver, q 21 e Q 22 en QL variable. Simplificando, o obxectivo da análise é determinar o emprego susceptibles de licenciados, en base a información sobre o campo, a finais do ano, ea puntuación media.

regresión loxística

Para axustar parámetros usando regresión binaria, use o menú Analyze►Regression►Binary loxística. Na regresión loxística para escoller na lista deixou de variables dispoñibles factor dependente. Eles é QL. Esta variable debe ser colocado no campo dependente. Despois diso, ten que escribir as covariáveis web factores independentes - Q 21, Q 22, aver. A continuación, ten que escoller unha forma de incluílo los na súa análise. Se o número de factores independentes de máis de 2, non empregue o método de administración simultánea de todas as variables, que se instala por defecto, e paso a paso. A forma máis popular é considerado Backward: LR. Usando o botón Select, non pode incluír no estudo de todos os entrevistados, e só unha categoría obxectivo específico.

Establecer variables categóricas

botón categórica para usar no caso cando unha das variables está clasificado para o número de categorías de máis de 2. Nesta situación, ventá Define variables categóricas na estación categóricas covariáveis colocado só como unha opción. Neste exemplo, unha tal variable está falta. Despois de que a lista desplegable, seleccione o contraste Desvío elemento e prema o botón Cambiar. Como un resultado, algunhas das variables dependentes será xerado a partir de cada un do factor clasificado. O teu número corresponde ao número dos prazos orixinais das categorías.

Salva novas variables

Use o botón Gardar no estudo principal está definido para crear a caixa de diálogo novas opcións. Vai ser conter números calculados no proceso de regresión. En particular, é posible crear variables que determinan:

1. Pertencendo a unha determinada categoría de clasificación (Groupmembership).
2. A probabilidade de clasificar respondentes en cada grupo de estudo (Probabilidades).

Usando o botón Opcións investigador non recibe ningunha oportunidades significativas. Así, pode ser ignorado. Tras premer o botón "Aceptar" na fiestra principal aparecerá resultados da análise.

Control de calidade de adecuación de regresión loxística

Considere a táboa Coeficientes Omnibus Testsof modelo. El exhibe os resultados da análise da calidade do modelo de aproximación. Debido ao feito de que a opción incremental, precisa para asistir os resultados da última etapa (Paso 2) foi definido. Sería considerada un resultado positivo, no que o aumento detectado índice de qui-cadrado na transición ao seguinte paso nun alto grao de significación (Sig. <0,05). A calidade do modelo estímase en liña Modelo. Se recibe un valor negativo, pero non se considera significativo o modelo global de alta relevancia, o último pode considerarse practicamente utilizable.

táboas

Modelo Resumo fornece unha estimación do índice de dispersión total, que describe o modelo construído (figura R cadrado). Recoméndase aplicar o valor Nagelker. indicador positivo pode ser considerada como un parámetro Nagelkerke R Square, de ser maior que 0,50. Despois de que avaliou os resultados da clasificación no que os indicadores reais de pertencer a unha ou outra categoría do estudo son comparados cos valores establecidos polo modelo de regresión. Para estes efectos, a táboa táboa de clasificación. Tamén permite sacar conclusións sobre a corrección de diferenciación para cada un do grupo en cuestión. . A seguinte táboa fai que sexa posible atopar factores independentes estatisticamente significativas introducidas na análise, así como unha regresión loxística factor non estándar. Con base nestes indicadores pode prever filiación de cada entrevistado na mostra a un grupo específico. Novas variables poden ser inseridos usando o botón Gardar. Eles conteñen información sobre os membros dunha determinada categoría de clasificación (Predictedcategory) ea probabilidade de inclusión nestes grupos (Previsto asociación probabilidades). Tras premer o botón "Aceptar" na fiestra principal aparecerá resultados de cálculos de regresión loxística multinomial.

A primeira táboa, que contén indicadores importantes para o investigador, - Modelo Información da conexión. Un alto nivel de significación estatística pode apuntar á alta calidade e adecuación do uso de modelos para resolver problemas prácticos. Outra mesa importante é o Pseudo-R Square. Permite que estimar a proporción de varianza total no factor dependente, que é causada polas variables independentes seleccionadas para a análise. Segundo probas de razón de verosimilitude táboa pode sacar conclusións sobre a importancia estatística do último. As estimacións dos parámetros reflectir coeficientes non estandarizados. Son usados na construción da ecuación. Ademais, para cada combinación de variables é determinada a importancia estatística do seu impacto sobre o factor dependente. Mentres tanto, a investigación de mercado é moitas veces necesario para diferenciar as categorías de respondentes non separado, pero como parte do grupo obxecto de aprendizaxe. Para estes efectos, a mesa Observedand Frequencies previsto.

aplicación práctica

método considerado de análise é amplamente utilizado na obra de comerciantes. En 1991, o indicador de regresión loxística sigmoide foi desenvolvido. É unha ferramenta fácil de usar e eficiente que se pode usar para prever os prezos susceptibles de seu "superenriquecido". Indicador aparece nun gráfico en forma de canle formado por dúas liñas que se estenden en paralelo. Removeron unha distancia igual a tendencia. O ancho do corredor dependerá só do período de tempo. O indicador é usado cando se traballa con case todo o activo - de pares de moedas para metais preciosos.

Na práctica, produciu 2 principais estratexias para a utilización do aparello: avaría e unha reversión. Neste último caso, o comerciante ha centrar a dinámica de cambios de prezos dentro da canle. En é a probabilidade de que o movemento iníciase no sentido oposto medida que se achega o custo dunha taxa de liña de soporte ou resistencia. Se o prezo é moi apto para o límite superior, a continuación, o activo pode ser eliminado. De ser o límite inferior, ten que pensar en mercar. colapso estratexia implica o uso de warrants. Son instalados fóra dos límites da distancia relativamente curta. Tendo en conta que o prezo nalgúns casos viola-los por un curto período de tempo, ten que xogar polo seguro e establecer o stop-loss. Ao mesmo tempo, por suposto, con independencia da estratexia escollida esixe o comerciante para maximizar friamente entender e avaliar a situación que xurdiu no mercado.

conclusión

Así, o uso de regresión loxística permite categorizar rapidamente e facilmente entrevistados en categorías segundo os parámetros especificados. Ao analizar o posible uso dunha determinada maneira. En particular, a versatilidade de regresión multinomial diferente. Con todo, os expertos recomendan o uso de todos os métodos descritos enriba no complexo. Isto é debido ao feito de que, neste caso, a calidade do modelo será significativamente maior. Este, á súa vez, ampliar a gama de súa aplicación.