Lojîstîk regresyonê: modelên û rêbazên

и дискриминантного анализа используются тогда, когда необходимо четко дифференцировать респондентов по целевым категориям. regresyonê lojîstîk û analîzên discriminant bi bikaranîn û dema ku pêwîst e mirov bi awayekî zelal ji hev cuda pişikdaran categories hedef. Ser de jî, van koman yek a di asta makro yekdîmenziyonal in. а также выясним, для чего она нужна. detail zêdetir model regresyonê lojîstîk binêrin, herweha ka çi ew ji bo bû.

Overview

, может выступать классификация респондентов по группам покупающих и не покупающих горчицу. An nimûne ji pirsgirêkê de, di çareseriya ya ku tê bikaranîn regresyonê lojîstîk, dibe ku Dabeşandina pişikdaran bi kirîn kom û xerdelê kirîna ne. The cudabûn derve li gor taybetmendiyên civakî-demografîk hatiye lidarxistin. Di nav van de, di serî de, di nav temen, zayend, hejmarek ji endamên malbata wî, hatina û hwd. Tên pîvan cûdatiyê û variable di operasyonê de heye. KirinYê dawî encodes kategoriyê de hedef ji bo ku, di rastiyê de, divê ji bo parçe pişikdaran.

nuansan

, значительно уже, чем для дискриминантного анализа. Ev divê were gotin ku ji rźza rewşan de, di ku de alîkariya lojîstîk regresyonê serî, gelek belge ji analîzên discriminant. Di vê çarçoveyê de, bikaranîna ji ya dawîyê de wekî metoda gerdûnî ji bo cudakirina tê hesibandin zêdetir hilbijartin. Ji bilî vê, Pisporên Pęţniyar bi analîzên cihêkar lêkolînê Dabeşandina dest pê dike. Û tenê di dema neronahî de ji bo ku encamên dikarin bên bikaranîn regresyonê lojîstîk. Ev, hewcehiyeke bi çend faktorên sedema. используется при наличии четкого представления о типе независимых и зависимых переменных. regresyonê lojîstîk tê bikaranîn dema ku e ramaneke zelal li ser type of guherbarên serbixwe û girêdayî hene. Li gorî vê, li yek ji 3 prosedurên gengaz de hatiye hilbijartin. Dema ku analîzên discriminant, ku lêkolînerekî kurd e her tim bi operasyoneke statîk re eleqedar. Ev bi astek cûre ku tev yek guherbarên kategorîk serbixwe girêdayî û çend.

cureyên

, состоит в определении вероятности того, что определенный респондент будет отнесен к той или иной группе. lêkolînên îstatîstîkî armanca, ku bi kar tîne regresyonê lojîstîk, e ji bo zanîna egera wê a anketê bi taybetî jî wê ji bo komeke taybetî rêdan. Cudabûn derve li gor parametreyên hin hatiye lidarxistin. Di pratîkê de, ku li gor nirxên ku ji yek an bêtir serbixwe faktorên dikare di nav du komên pişikdaran nepenî. . Di vê rewşê de ye, a regresyonê lojîstîk binary hene. Bi parametreyên xwe dişinî dikare di diravên ku ji bo koma bikaranîn mezintir du ye. Di rewşeke wisa de ye ku ban- dorên multinomial hene. Koma ku di encamê astên yek variable ziman.

mînak

Kî ne bersivên beşdarên anketê 'ya li ser pirsa ka ew bala Pêşniyareke bo bidestxistina erdên li dora bajarê Moskowê hene. Di vê rewşê de, ji vebijarkên in "no" û "erê." Divê em bikin, ji bo çi aktorên xwedî bandor bi piranî li ser biryara muşterîya. Ji bo vê anketê de pirsên bi ser binesaziya ya li ser xaka pirsî, ji dûr ve li paytexta, axa, hebûna / nebûna avahiyên welatiyan sivîl û hwd. Bi rêya regresyonê binary, dikare di du koman de ji beşdarên anketê belavkirin. muşterîya, û ya duyem, bi rêzê ve, ewên ku ji bala pêşniyariyeke wisa ne - Yekemîn ê wan kesên ku bala kirînê, ne ev in. Ji bo her anketê, li gel, ew dê li sîlahan ji problemek bi yek kategoriyê de an din tê hesabkirin.

taybetmendiyên berawirdî

Berevajî du embodiments jor di hejmara û type of komên girêdayî û guherbarên serbixwe pêk tê. Di regresyonê binary, bo nimûne, ji yek an bêtir serbixwe û mercên di lêkolînekê de, girêdana faktora dichotomous. Di vê rewşê de, ya dawîyê de dibe ku yên cûre yên hevbeş be. regresyonê Multinomial tê hesibandin cûreyeke Versiyon ji Dabeşandina. Ev ji Guherbara girêdayî ji bo zêdetir ji 2 komên têkildar. faktorên serbixwe divê An ordinal an jî bi pîvaneke binavkirî hene.

Ban- dorên li spss

11-12 pakêta îstatîstîk, nasand a new version of the analysis - sequence. Ev rêbaza tê bikaranîn dema ku faktora girêdayî eleqeya xwe bi name heman (ordinal) bipîvin. Di vê mijarê de guherbarên serbixwe yek type taybetî hilbijartin. Divê ew jî yan ordinal an binavkirî be. Dabeşandina di çend categories tê hesibandin raxe û herî. Ev rêbaza dikare di hemû xebatên ku ban- dorên bikaranîn bikaranîn. , однако, можно только с помощью всех трех приемов. Çêtirkirina kalîteya modela, lê belê, gengaz bi tenê bi bikaranîna hemû sê rêbazan e.

Dabeşandina ordinal

Ev gotin ku berê di pakêta îstatîstîkî bû derfet ji bo pêkanîna analîzên bi taybetî tîpîk ji bo faktorên girêdayî bi qada ordinal provided ne. Ji bo hemû guherbarên, bi çend komên çete yên zêdetir ji 2 bikaranîn option multinomial. Nasand nisbeten bu dwîmahîk car ji analîzên cihekê hejmareka taybetiyên. Ew di nav yên xweser, bi pîvana wê bikirim. часто не рассматривается как отдельный прием. Di vê navberê de, di destî metodolojîk regresyonê lojîstîk ordinal gelek caran wek resepsiyonê cuda tên dermankirin ne. Sedem ew e, ku wiha ye: analysis serial ti sûdmend ser multinomial tune ne. Ji bo lêkolîner dikare baş bi kar tînin bi ro li ber û ordinal, û Guherbara girêdayî lazime. Bi vî awayî, pêvajoya Dabeşandina hema ji hev û din yektirí jwé. Ev tê wateya ku analîzên lidarxistina da wê ti sedema pirsgirêkan ne.

analysis of options

a regresyonê binary - doza sade binêrin. Ji bo nimûne, di pêvajoya lêkolînê de tê texmînkirin marketing daxwaza ji bo derçûyên zanîngehê bajarê hin. Di anketê de, beşdaran pirsên, di nav de hatin pirsîn:

1. Ma hûn dixebitin? (QL).
2. Hên xwendina sala (q 21).
3. Mîxaîl ya kêmzêde Ramikurd (aver) çi ye.
4. Kes (Q22).

позволит оценить воздействие независимых факторов aver, q 21 и q 22 на переменную ql. regresyonê lojîstîk li ql variable wê binirxînin bandora faktorên serbixwe aver, q 21 û q 22. Simply danîn, armanc ji analîzên ji bo destnîşankirina kar netêketinê ji derçûyên li ser bingeha agahiyên li ser qadê, di dawiya salê de, û encama navînî ye.

ban- dorên

Ji bo danîna Parametreyên bikaranîna regresyonê binary, bi kar tînin menu Analyze►Regression►Binary lojîstîkê. Di ban- dorên ji bo hilbijartina di lîsteyê de hiştin ji guherbarên License de faktora girêdayî. Ew ql e. Ev variable divê di warê Dependent danîn. q 21, q 22, aver - Piştî ku, tu divê faktorên serbixwe bikevin Covariates malpera me. Hingê divê hûn ji xwe re rê yên di nav de wan ew di analîzên. Eger hejmara faktorên serbixwe bêtir ji 2, ku şêwaza rêveberiya hemwext yên li hemû guherbarên, ku ji aliyê default sazkirin, û gav bi gav bi kar tînin ne. Rêya herî populer tê hesibandin Backward: LR. Dikarî bi bişkoja Hilbijêre, hûn nikarin di xebatê de ji hemû beşdaran, û bi tenê kategoriyê de hedef taybet in.

Define Variables kategorîk

button kategorîk ji bo bikaranîna di doza dema ku yek ji fakter heye ku hejmara categories bêtir ji 2 rated. Di vê rewşê de, Define window Variables kategorîk li qereqola kategorîk Covariates danîn tenê wisa option. Di vê mînakê de, wisa variable winda ye. Piştî ku lîsteya drop-xwarê, li babete Deviation Contrast hilbijêrin û pêl bişkoka Change. Di encama çalakiyê de, hin ji yên ku guherbarên girêdayî wê ji her yek ji faktoreke rated bipêşxistin. hejmara wan rêje ji bo hejmara ji mercên bingehîn yên categories.

Save Variables New

Use the button Save di xebata sereke ku danîn ji bo afirandina profîla nû box dialog. Ew dê hejmara hesabkirin û di vê pêvajoya ji regresyonê de dihewîne. Bi taybetî jî, pêkan e ji bo afirandina guherbarên ku diyar bike:

1. Mensûbê a category taybetî yên Dabeşandina (Groupmembership).
2. Dibe ku ev ji classifying pişikdaran Di her komê de xebatê de (hember).

Dema bikaranîna Options de lêkolîner button ti derfetên girîng qebûl nakin. Li gorî vê, lê dikare were hesibandin. Piştî tikandina "Temam" bikin û di paceya sereke wê bê encama analîzê nîşan dan.

kontrol Quality ya rasteqîniyê regresyonê lojîstîk

sifra Pûandayîna Omnibus Testsof Model binêrin. Ev nîşan dide ku encamên analysis of the quality of modela approximation. Ji ber ku ji ber ku bijarteka bi gav kir, divê hûn ji bo watch encamên dawî ya qonaxa (Step2) hatiye danîn. Dê çav bê encamên erênî, di ku de zêdebûna Seûdiyê index Chi-square li derbasbûna bi gava li pêş li pileya bilind ji giringiya (Sig. <0,05). The quality of modela li line Model texmînkirin. Ger tu nirxê neyînî bistînin, lê ew wekî girîng nayê dîtin, eger modela giştî materiality bilind, ya dawî bên hejmartin, di praktîkê de bê bikaranîn.

maseyên

Model Nasname texmînî index belav total, ku modela çêkirin (hejmara R Qada) de rave dike pêşkêş dike. Pêşniyara me ew e ku serî li nirxê Nagelker. nîşaneyeke erênî dikarin wek parametre Nagelkerke R Qada hesibandin, eger ew zêdetir ji 0.50 e. Piştî ku encam ji aliyê Dabeşandina li ku nîşaneyên bi rastî yên ku mensûbê yek an din kategoriyê lêkolînê bi bi wan pêşbînî ji aliyê model regresyonê rêje nirxandin. Ji bo vê yekê Table Classification sifrê. Ev jî destûrê dide te ku serencamên di derbarê duristîya yên cuda ji bo her komê de di pirsa. . Tabloya li jêr jî gengaz e ku mirov bibîne faktorên serbixwe îstatîstîkî ve jî watedar ket analîzên baş weke faktoreke regresyonê lojîstîk ne-standard. Li ser bingeha van erdan dikarin alîgirî ji hev beşdar in ku test ji bo koma taybet pêşbînî. guherbarên New dikare bi bikaranîna button Save ketin. Ew dê agahî li ser endametiya a category taybetî Dabeşandina (Predictedcategory) û sîlahan yên UNê li van koman (pêkanan pêşbînî endametiya) de dihewîne. Piştî tikandina "Temam" bikin û di paceya sereke results calculation Multinomial nên mentiqî xuya bibe.

The yekem sifrê, ya ku nîşaneyên herî girîng ji bo lêkolîner, - Model Information Fitting. A di asta bilind yên girîngiya îstatîstîkî ji high quality û învęstîsîaęn bikaranîna modelên dîrektîfa dê ji bo çareserkirina pirsgirêkên pratîk. table girîng ya dî jî ji Pseudo R-Square e. Ev destûrê dide te ku texmîna rêjeya Balirên total di faktora girêdayî, ya ku ji aliyê guherbarên serbixwe ji bo analîzê hilbijartin çê dibe. Li gor Îmtîhan Ratio dibetiya Table dikarin di derbarê girîngiya îstatîstîkî ji ya dawîyê de bikişînim. The texmînkirin parametreyê roniyê Sepandina ne-standard. Ew di avakirina hêlekê tê bikaranîn. Li gel vê, ji bo her kombînasyona guherbarên li ser giringiya îstatîstîkî yên bandora xwe li ser faktora girêdayî biryardar e. Di vê navberê de, ev lêkolîn ji bazarê ye caran pêwîst ji bo cudahiyê ji kategoriyên li pişikdaran cuda ne, lê wek beşek ji koma armanc. Ji bo vê armancê ser sifrê Observedand Frekans pêşbînî.

pratîkê

rêbaza hesibandin ji analîzên edî di karê bazirganan de tê bikaranîn. Di sala 1991 de, bi nîşana sigmoid regresyonê lojîstîk de hate pêşxistin. Ew haletekî hêsan e-to-use û efektîv ku dikarin bên bikaranîn ku pêşbînî li ser bihayê dibe ku "pir" wan e. Indicator li ser graph di form of a kanala avakirin ji aliyê her du xetên dirêjkirina li paralel kirin. Ew pîvanekî wekhev ji trend rakirin. Ew bi firehiya korîdorê de bi tenê li ser derbasbûna wê girêdayî. The nîşana tê bikaranîn dema xebatê de bi hema hema hemû sermaye - ji cotên pereyan ji metalên giranbuha.

deranîna û guherîna: Di pratîkê de, 2 stratejiyên key ji bo bikaranîna instrument çêkirin. Di doza xeraban de, bazirganên wê li ser dînamîkên guherînan price di nav kanala rawestim. Li ser şensê ku tevgera li wê rêya berevajî dest pê wek Helwesta cost of alîkarî yan jî berxwedana rêjeya line e. Eger price nêz bi sînorên jor fit e, piştre sermaye dikarin bên rakirin. Eger ew li ser sînorê herî kêm e, divê tu li ser kirîna bifikirin. deranîna Strategy dimeşin bikaranîna Fermana. Ew bi derveyî sînorên dûr gelekî kurt sazkirin. Ji ber ku buhayê di hin rewşan de ji wan binpê ji bo demeke kurt, divê tu ewle play û set rawestgeha-windabûna. Di heman demê de, bê guman, ne giring e ku stratejiya bijartî hewceyê trader þensê avahîsazîyê tênagihîjin û nirxandina rewşa ku di bazarê de rabûye.

encamê de

Bi vî awayî, bikaranîna regresyonê lojîstîk destûrê dide te ku zû û bi hêsanî de kategorîze pişikdaran nav categories li gorî parametreyên xwe dişinî. Gava ev xebat bikaranîna muhtemel a awayî. Bi taybetî jî, piralîûçalakîyê ji regresyonê cuda multinomial. Lê belê, pispor pêşniyar dikin ku bikaranîna hemû rêbazên li jor li kompleksa ziman. Ev e, ji ber ku ji ber ku di vê rewşê de ku kalîteya wê ya modela wê bi awayekî mezintir. Ev jî, yekser, firehkirina range ji serlêdana xwe.