Tsim, Science
Logistic regression: cov qauv thiab txoj kev
и дискриминантного анализа используются тогда, когда необходимо четко дифференцировать респондентов по целевым категориям. Logistic regression thiab discriminant tsom xam yog siv thaum nws yog tsim nyog kom meej meej qha cov neeg tsom pawg. Ntxiv mus, cov pab pawg yog ib tug tib univariate parameter theem. а также выясним, для чего она нужна. Xav txog ntxiv nthuav dav logistic regression qauv, raws li tau zoo raws li nrhiav tau tawm yog dab tsi nws yog rau.
Txheej txheem cej luam
, может выступать классификация респондентов по группам покупающих и не покупающих горчицу. Ib qho piv txwv ntawm qhov teeb meem, nyob rau hauv cov tshuaj uas yog siv logistic regression, tej zaum yuav ua tau ib tug kev faib cov neeg los ntawm cov pab pawg neeg yuav thiab tsis yuav lub mustard. Cov ntau yam yog nqa tawm raws li socio-demographic yam ntxwv. Cov no muaj xws, nyob rau hauv particular, xws li hnub nyoog, tub los ntxhais, tus naj npawb ntawm cov neeg hauv tsev, cov nyiaj khwv tau thiab thiaj li nyob. Nws muaj kev qha thiab tus nce mus nce los nyob rau hauv lub lag luam. Cov yav tas encodes lub hom phiaj qeb kev uas, nyob rau hauv qhov tseeb, yuav tsum faib cov neeg.
nuances
, значительно уже, чем для дискриминантного анализа. Nws yuav tsum tau hais tias cov ntau yam ntawm tus neeg mob nyob rau hauv uas lub thov regression logistics, npaum li cas nqaim tshaj li lub discriminant tsom xam. Nyob rau hauv no hais txog, siv lub caij nyoog kawg no raws li ib tug universal txoj kev ntau yam zoo yog suav tias yog ntau dua. Ntxiv mus, cov kws txawj pom zoo kom koj pib nrog ib tug kev faib txoj kev tshawb no discriminative tsom xam. Thiab cia li nyob rau hauv cov ntaub ntawv ntawm tsis meej rau cov kev tshwm sim muaj peev xwm yuav siv tau logistic regression. Qhov no yuav tsum yog tshwm sim los ntawm ntau yam. используется при наличии четкого представления о типе независимых и зависимых переменных. Logistic regression yog siv thaum muaj ib tug lub tswv yim ntshiab txog lub hom ywj siab thiab nyob zog. Raws li, qhov xaiv ib tug ntawm 3 tau cov txheej txheem. Thaum lub discriminant tsom xam, tus kws tshawb fawb yog ib txwm soj ntsuam nrog ib zoo li qub lag luam. Nws muab kev koom tes yog ib tug nyob thiab ob peb ywj siab categorical variables nrog lub scale ntawm txhua yam.
hom
, состоит в определении вероятности того, что определенный респондент будет отнесен к той или иной группе. Lub hom phiaj statistical kev tshawb fawb, uas siv ib tug logistic regression, yog los mus txiav txim qhov yuav hais tias ib tug kev teb yuav raug muab tso rau ib tug pab pawg neeg. Ntau yam yog nqa tawm raws li tej yam tsis. Nyob rau hauv kev xyaum, raws li qhov tseem ceeb ntawm ib tug los yog ntau tshaj ywj siab yam tseem ceeb los yuav txwv kom muab zais rau hauv ob pawg ntawm cov neeg teb. . Nyob rau hauv cov ntaub ntawv no, muaj ib tug binary logistic regression. Tsis tas li ntawd teev tsis muaj peev xwm yuav siv tau nyob rau hauv lub qee rau cov pab pawg neeg yog ntau tshaj ob tug. Nyob rau hauv xws li ib tug teeb meem no yog ib tug multinomial logistic regression. Cov uas ua pab pawg qhia theem ntawm ib tug nce mus nce los.
Piv txwv li
Piv txwv muaj cov neeg 'cov lus teb rau cov nqe lus nug ntawm seb lawv txaus siab nyob rau hauv ib qho kev kom tau av nyob rau hauv lub suburbs ntawm Moscow. Nyob rau hauv cov ntaub ntawv no, cov kev xaiv uas yog "tsis muaj" thiab "yawg." Peb yuav tsum tau mus nrhiav tau tawm yog dab tsi yam muaj ib tug predominant cawv rau cov kev txiav txim siab ntawm tej buyers. Rau no teb cov lus nug yog hais tias hais txog cov infrastructure ntawm lub chaw uas zoo heev, qhov kev ncua deb mus rau lub capital, teb chaws cheeb tsam, muaj / tsis muaj thaj vaj tse thiab thiaj li nyob. Siv binary regression, yuav muab faib nyob rau hauv ob pawg ntawm cov neeg teb. Tus thawj yuav muaj xws li cov neeg uas txaus siab nyob rau hauv yuav khoom - tej zaum buyers, thiab lub thib ob, ntsig txog, cov neeg uas tsis xav nyob rau hauv xws li ib kev. Rau txhua tus neeg teb, nyob rau hauv tas li ntawd, nws yuav tsum xam qhov tshwm sim ntawm txoj hauj lwm mus rau ib qeb los yog lwm.
comparative yam ntxwv
Tsis zoo li ob tug embodiments saum toj no muaj nyob rau hauv ib tug txawv tooj thiab hom pawg nyob thiab ywj siab ntau yam. Nyob rau hauv ib binary regression, piv txwv li, kawm cov dependence dichotomous tau los ntawm ib tug los yog ntau tshaj ywj siab tej yam kev mob. Nyob rau hauv cov ntaub ntawv no, lub tom kawg tej zaum yuav txhua yam uas teev. Multinomial regression yog suav tias yog ib hom ntawm version ntawm lub cais. Nws koom lub nyob nce mus nce los rau ntau tshaj li 2 pab pawg. Independent yam yuav tsum muaj yog ib tug ordinal los yog nominal scale.
Logistic Regression nyob rau hauv SPSS
Lub statistical pob 11-12, qhia ib tug tshiab version ntawm tus tsom xam - ib theem zuj zus. Qhov no yog siv thaum nyob tau koom tib lub npe (ordinal) teev. Nyob rau hauv rooj plaub no tus neeg sab nraud cov tsiaj ntawv xaiv ib qho hom. Lawv yuav tsum yog ordinal los yog nominal. Classification nyob rau hauv ob peb pawg yog suav tias yog lub feem ntau ntau yam. Qhov no txoj kev yuav siv tau nyob rau hauv tag nrho cov kev tshawb fawb uas siv logistic regression. , однако, можно только с помощью всех трех приемов. Txhim kho qhov zoo ntawm cov qauv, li cas los xij, yog tau tsuas yog los ntawm kev siv tag nrho peb txoj kev.
ordinal kev faib
Nws yog hais tias ua ntej lawm nyob rau hauv lub statistical pob twb tsis muab lub sij hawm los mus ua ib tug raug tshwj xeeb tsom xam rau nyob yam nrog ib tug ordinal scale. Rau tag nrho cov tsiaj ntawv, nrog rau cov xov tooj ntawm cov pab pawg ntawm ntau tshaj 2 siv multinomial kev xaiv. Tswvcuab kuj nyuam qhuav ib theem zuj zus tsom xam muaj ib tug xov tooj ntawm cov nta. Lawv coj mus rau hauv tus account lub specifics ntawm lub scale nws. часто не рассматривается как отдельный прием. Meanwhile, nyob rau hauv lub methodological manuals ordinal logistic regression yog feem ntau tsis kho raws li ib tug nyias muaj nyias ib txais tos. Yog vim li cas yog raws li nram no: serial tsom xam tsis muaj tej teeb meem loj zoo dua multinomial. Cov soj ntsuam yuav zoo siv rau tom kawg nyob rau hauv lub xub ntiag thiab ordinal, thiab nominal nyob nce mus nce los. Nyob rau hauv ua li ntawd, lub kev faib txheej txheem yog yuav luag indistinguishable los ntawm txhua lwm yam. Qhov no txhais tau tias cov tuav kev txiav txim tsom xam yuav tsis ua kom muaj teeb meem.
tsom xam txog cov kev xaiv
Xav txog tej yam yooj yim cov ntaub ntawv - ib tug binary regression. Piv txwv li, nyob rau hauv tus txheej txheem ntawm li kev tshawb fawb kwv yees li kev thov rau kawm tiav ntawm tej nroog loj kawm ntawv. Nyob rau hauv cov lus nug, cov neeg tau nug cov lus nug, xws li:
- Yog koj ua hauj lwm? (Ql).
- Qhia kom meej xyoo kawm tiav (q 21).
- Yuav ua li cas yog qhov nruab nrab qhab nia ntawm cov qhov hluav taws xob (aver).
- Tub los ntxhais (q22).
позволит оценить воздействие независимых факторов aver, q 21 и q 22 на переменную ql. Logistic regression yuav ntsuam xyuas tej yam uas ywj siab yam aver, q 21 thiab q 22 ntawm nce mus nce los ql. Cias muab, lub hom phiaj ntawm tus tsom xam yog los mus txiav txim cov yuav ua hauj lwm ntawm tiav rau lub hauv paus ntawm cov ntaub ntawv nyob rau hauv lub teb, qhov kawg ntawm lub xyoo, thiab qhov nruab nrab tau.
logistic Regression
Yuav kom teem tsis siv binary regression, siv Analyze►Regression►Binary Logistic ntawv qhia zaub mov. Nyob rau hauv lub Logistic Regression xaiv nyob rau hauv rau sab laug daim ntawv teev cov muaj ntau yam nyob tau. Lawv yog ql. Qhov no nce mus nce los yuav tsum tau muab tso rau hauv lub Yus teb. Tom qab ntawd, koj yuav tsum nkag mus rau qhov chaw Covariates ywj siab yam - q 21, q 22, aver. Ces koj yuav tsum tau xaiv ib txoj kev xws li lawv nyob rau hauv lub tsom xam. Yog hais tias cov xov tooj ntawm cov neeg sab nraud yam tseem ceeb ntawm ntau tshaj 2, tsis txhob siv cov qauv ntawm cov simultaneous thawj coj ntawm tag nrho cov ntau yam, uas yog ntsia ntawm neej ntawd hais, thiab cov kauj ruam yog kauj ruam. Cov feem nrov txoj kev uas yog suav tias yog rov qab: LR. Siv cov Xaiv khawm, koj yuav tsis muaj xws li nyob rau hauv txoj kev tshawb no ntawm tag nrho cov neeg, thiab tsuas yog ib txog kev hom phiaj qeb.
Txhais Categorical zog
Categorical khawm kom siv nyob rau hauv rooj plaub thaum twg ib tug ntawm lub zog yog nyob rau hauv lub xov tooj ntawm pawg ntawm ntau tshaj 2. Nyob rau hauv no qhov teeb meem, Txhais Categorical zog lub qhov rais hauv lub Categorical Covariates chaw nres tsheb muab tso rau xwb xws li ib qho kev xaiv. Nyob rau hauv qhov kev piv txwv, xws li ib tug nce mus nce los yog uas ploj lawm. Tom qab uas lub nco-down daim ntawv teev, xaiv qhov khoom Zoo sib txawv thiab nias cov Hloov khawm. Raws li ib tug tshwm sim, ib txhia ntawm cov tub variables yuav tsum generated los ntawm txhua tus ntawm cov nyob tau. Lawv tus naj npawb sau raws nkaus Ii mus rau lub xov tooj ntawm cov thawj cov ntsiab lus ntawm cov pawg.
Txuag Tshiab zog
Siv cov Txuag khawm nyob rau hauv lub ntsiab txoj kev tshawb no yog teem rau tsim tshiab chaw dialog box. Lawv yuav muaj cov xov tooj xam nyob rau hauv tus txheej txheem ntawm regression. Nyob rau hauv kev, nws yog tau los mus tsim ntau yam uas txiav txim:
- Teej tug mus rau ib tug qeb ntawm kev faib (Groupmembership).
- Qhov ntau yam ntawm classifying cov neeg nyob rau hauv txhua txoj kev tshawb no pab pawg neeg (probabilities).
Thaum uas siv cov kev xaiv khawm soj ntsuam tsis tau txais tej tseem ceeb lub sij hawm. Raws li, nws yuav tsis quav ntsej li. Tom qab koj nias lub "OK" khawm nyob rau hauv lub ntsiab lub qhov rais yuav tsum displayed tsom xam tau.
Zoo tswj ntawm logistic regression adequacy
Xav txog lub rooj Tag nrho Testsof Model coefficients. Nws qhia txog cov kev tshwm sim ntawm tus tsom xam ntawm qhov zoo ntawm cov approximation qauv. Vim lub fact tias cov incremental kev xaiv, koj yuav tsum mus saib cov ntsiab ntawm cov dhau theem (Step2) tau raug teem. Yuav xam tau tias ib tug zoo tshwm sim, nyob rau hauv uas lub kuaj nce Chi-square index nyob rau hauv kev hloov mus rau kauj ruam tom ntej ntawm ib tug high degree ntawm tseem ceeb (Sig. <0,05). Qhov zoo tshaj ntawm cov qauv no mas kwv yees nyob rau hauv Model kab. Yog hais tias koj tau txais ib tug tsis zoo nqi, tiam sis nws tsis yog raws li tseem ceeb yog hais tias tus zuag qhia tag nrho siab materiality qauv, lub xeem yuav pom tau tias suab usable.
ntxhuav
Model Summary muab ib tug kwv yees ntawm tag nrho cov dispersion Performance index, uas qhia txog cov tsev qauv (daim duab R Square). Nws yog pom zoo kom mus thov tus nqi Nagelker. Zoo taw qhia yuav raug xam tias yog raws li ib tug parameter Nagelkerke R Square, yog hais tias nws yog siab tshaj 0.50. Tom qab ntawd soj ntsuam cov ntsiab ntawm cov kev faib nyob rau hauv uas lub sij ntsuas ntawm teej tug mus rau ib tug los yog lwm hom ntawm txoj kev tshawb no yog muab piv nrog rau cov kwv yees los ntawm cov regression qauv. Rau lub hom phiaj no lub rooj Classification rooj. Nws kuj tso cai rau koj mus rau kos cov lus xaus txog cov correctness ntawm ntau yam rau txhua tus ntawm cov pab pawg neeg nyob rau hauv lo lus nug.
Tus thawj lub rooj, uas muaj ib qho tseem ceeb ntsuas rau tus kws tshawb fawb, - Model Haum Cov Ntaub Ntawv. Ib tug theem siab ntawm statistical tseem ceeb yuav taw tes rau qhov kev zoo siab thiab ntsuam ntawm txoj kev siv ntawm cov qauv los daws kom tau cov tswv yim muaj teeb meem. Ib qho tseem ceeb cov lus yog lub pseudo R-Square. Nws tso cai rau koj los laij rau tus kev faib ua feem ntawm tag nrho cov variance nyob rau hauv lub nyob tau, uas yog tshwm sim los ntawm cov neeg sab nraud cov tsiaj ntawv xaiv rau kev tsom xam. Raws li lub rooj yuav piv Tests yuav kos cov lus xaus hais txog tus statistical tseem ceeb ntawm lub caij nyoog kawg no. Lub Parameter Kwv muaj kev cuam tshuam uas tsis yog-kev coefficients. Lawv yog siv nyob rau hauv kev tsim kho ntawm lub kab zauv. Nyob rau hauv tas li ntawd, rau txhua ke ntawm ntau yam yog txiav txim lub statistical tseem ceeb ntawm lawv rau lub nyob tau. Meanwhile, lub lag luam kev tshawb fawb yog feem ntau tsim nyog los qha cov pawg ntawm cov neeg teb tsis nyias, tab sis raws li ib feem ntawm lub hom phiaj pab pawg neeg. Rau lub hom phiaj no lub rooj Observedand Predicted frequencies.
ua daim ntawv thov
Xam tias yog txoj kev tsom xam yog dav siv nyob rau hauv lub chaw ua hauj lwm ntawm traders. Nyob rau hauv 1991, lub sigmoid logistic regression qhia yog tsim. Nws yog ib qho yooj yim-rau-siv thiab npaum lub cuab tam uas yuav siv tau los twv seb lub yuav tus nqi rau lawv "overheating". Qhov taw qhia yog nyob rau hauv ib lub teeb nyob rau hauv daim ntawv ntawm ib tug channel tsim los ntawm ob tug kab txuas rau nyob rau hauv thaum uas tig mus. Lawv muab tshem tawm ib tug sib npaug zos deb ntawm qhov sib. Lub dav ntawm lub txoj kev hauv tsev yuav nyob ntawm seb thiaj tau tuaj rau lub sij hawm. Cov qhov taw qhia yog siv thaum ua hauj lwm nrog yuav luag tag nrho cov khoom vaj khoom tsev - los ntawm lub txiaj officers rau precious hlau.
Nyob rau hauv kev xyaum, nws ua 2 qhov tseem ceeb cov tswv yim rau kev siv ntawm lub twj paj nruag: lub neej puas thiab ib tug reversal. Nyob rau hauv lub caij nyoog kawg no rooj plaub no tus tub luam yuav tsom ntsoov rau cov muaj zog ntawm tus nqi hloov nyob rau hauv lub channel. Nyob rau yog cov ntxim yuav zoo siv uas lub zog pib nyob rau hauv kev coj rov qab raws li nws txoj kev tus nqi ntawm ib tug them nyiaj yug los kuj kab nqi. Yog hais tias tus nqi yog zoo haum rau lub sab sauv txwv, ces lub cuab tam yuav muab tshem tawm. Yog hais tias nws yog nyob rau hauv sab, koj yuav tsum xav txog kev yuav khoom. Zoo neej puas yuav siv cov warrants. Lawv ntsia sab nraum cov kev txwv ntawm cov kuj nyob tsis deb. Noj rau hauv tus account tias tus nqi nyob rau hauv tej rooj plaub ua txhaum txoj cai rau ib tug luv luv lub sij hawm, koj yuav tsum ua si nws muaj kev ruaj ntseg thiab teem lub tsheb-tsis tau. Nyob rau tib lub sij hawm, ntawm chav kawm, tsis hais txog ntawm tus xaiv zoo yuav tsum tau tus tub luam maximize coolly tau perceive thiab ntsuam xyuas cov teeb meem uas tau arisen nyob rau hauv kev ua lag luam.
xaus
Yog li, siv cov logistic regression tso cai rau koj kom sai thiab yooj yim categorize cov neeg mus rau hauv pawg nyob rau hauv raws li cov kev cai tswjhwm tsis. Thaum Ntsuam xyuas cov kev siv ib txoj kev. Nyob rau hauv kev, lub versatility ntawm txawv multinomial regression. Txawm li cas los, cov kws txawj pom zoo kom siv ntawm tag nrho cov kev piav saum toj no nyob rau hauv lub complex. Qhov no yog vim lub fact tias nyob rau hauv cov ntaub ntawv no qhov zoo tshaj ntawm tus qauv yuav ho muaj dua. Qhov no, nyob rau hauv lem, nthuav cov ntau yam ntawm nws daim ntawv thov.
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