Logistic regression: Ke Ana Hoʻohālike a me nā kiʻina hana

и дискриминантного анализа используются тогда, когда необходимо четко дифференцировать респондентов по целевым категориям. Logistic regression a discriminant Ka Ikepili e hoʻohana 'ia ia mea pono e maopopo differentiate nā mea i paneʻia hoʻomāka waeʻano. A, i kēia mau pūʻulu mea he hookahi univariate aiao pae. а также выясним, для чего она нужна. E noonoo hou au mamuli logistic regression ÷, e like me ka pono i loaʻa mai i ka mea i ai.

Overview

, может выступать классификация респондентов по группам покупающих и не покупающих горчицу. An laʻana o ka pilikia, ma ka pāʻoihana i ua hoʻohana 'logistic regression, e ia i ka Mea Maluna o nā mea i paneʻia ma ka pae kūʻai, a kūʻai i ka makeke. Ke differentiation ua lawe mai e like me ke kaiapili-helu wehewehe ano. Mau nā, ma ka nui, nā makahiki, ka wahine, ka helu o ka 'ohana, loaa, a no laila, ma luna o. Aia nā ana hoʻohālike e differentiate a me ka ee iaaanu aey i loko o ka hana. Ka hope encodes ka pale waeʻano no i, i mea, pono e mahele nā mea i paneʻia.

nuances

, значительно уже, чем для дискриминантного анализа. Ua pono e olelo mai la ia i ka laulā o nā hihia ma i ke noi regression hoʻoholo, nuiʻololī ma mua o ka discriminant Ka Ikepili. Ma keia manao, hoʻohana no ka hope me he ao iaoia no ka differentiation ua noʻonoʻo hou he makemake ko. A, mākaukau Paipai 'e hoʻomaka ana me ka Mea Maluna study discriminative Ka Ikepili. A me ka pono ma ka hihia o ka maopopo 'ana no nā hualoaʻa hiki ke hoʻohana logistic regression. Keia mea, ua kena ae la ia e mau aʻe. используется при наличии четкого представления о типе независимых и зависимых переменных. Logistic regression ua hoʻohana 'ia ka wā aia no he maopopo manaʻo e pili ana i ke' ano o ke kuokoa a me ka e kaukaʻi aiaiiuo. Alaila, ka mea i kohoʻia kekahi o nā 3 hiki kaʻina hana. I ka wā o ka discriminant Ka Ikepili, ke kanaka noiʻi o ua mau kanaka me ka me ka kūpaʻa hana. Ua komo kekahi e kaukaʻi a me kekahi mau aupuni kūʻokoʻa he categorical aiaiiuo me ka pālākiō o kekahiʻano.

ano

, состоит в определении вероятности того, что определенный респондент будет отнесен к той или иной группе. Pahuhopu ana helu noiʻi, a hoʻohana i ka logistic regression, mea e hooholo i ka likelihood i kekahi mau respondent e e hāʻawi ai i ka kekahi hui. Differentiation ua lawe mai e like me kekahi mau mea kiko'î. I ka mea, e like me na aiee o kekahi a oi kuokoa aʻe hiki ke hoʻolaha i loko o nā pūʻulu o nā mea i paneʻia. . Ma keia hihia, aia no he aeaie logistic regression. No hoi i hoakaka ia kiko'î a hiki ke hoʻohana 'ia i loko o ka auaaeaiea i ka pūʻulu, uaʻoi aku ma mua o elua. Ma ia he kulana home 'ole he mea he multinomial logistic regression. Ke kūpono pūʻulu hōʻike pae o kekahi i kekahi ee iaaanu aey.

Eia kekahi laʻana

Ina loaʻa nō nā mea i paneʻia 'ka pane ana i ka ninau o paha ka mea, e hoihoi i loko o ka kaumaha, e loaʻa iā ia kekahi'āina i loko o nā wahi e pili ana o Moscow. Ma kēia hihia, na koho i "ole" a me "Ae." E Pono e loaʻa mai ka Makaʻu i ka predominant ole ma o ka hooholo ana o Loaʻaʻia nā kānaka kūʻai mai. No keia respondent ninau i ninau e pili ana i ka aeuiiai ieaia? O ka ?? eoi? Ee, i ka mamao i ka kapikala, aina āpana, imua / wa e kaawale aku o ka noho hale, a no laila, ma luna o. E ho ohana i aeaie regression, hiki e māhele i nā pūʻulu o nā mea i paneʻia. Ka mea mua, e komo i loko o ka poʻe i hoihoi i loko o ke kūʻaiʻana - Loaʻaʻia nā kānaka kūʻai mai, a me ka lua, niioaaonoaaiii, ka poe i ole hoihoi i loko o ia he kaumaha. No kēlā me kēia respondent, ma ka hou, ia e ke ho omaulia ka pahiki o ka paha i kekahi waeʻano paha kekahi.

me nā 'ano

Like na nā kinolau mau luna ninoieo i loko o kaʻokoʻa ka helu a me ka 'ano o nā pūʻulu e kaukaʻi a kuokoa aiaiiuo. Ma ka aeaie regression, no ka laʻana, a nānā aku i ke kaukaʻi dichotomous ololi mai kekahi a oi kuokoa ana. Ma keia hihia, ka hope e ia no kekahi 'ano o ka unahiʻole, i. Multinomial regression ua manaoia heʻano o kēia o ka Mea Maluna. Ua pili i na kalele iho ee iaaanu aey no ka oi ma mua o 2 pūʻulu. Kuokoa aʻe Pono e loaʻa kekahi he ordinal a me ka unahiʻole, palena iki.

Logistic Regression ma spss

Ke ana helu OAaEeOOAIE 11-12, hoʻolauna i ka hou hoʻokolohua o ke Ka Ikepili - kaʻina. Ua hoʻohana 'ia kēia kiʻina hana a ka wā e kaukaʻi ololi pili ana i ka ia inoa (ordinal) me ka unahiʻole. Ma keia hihia i ke kuokoa aiaiiuo koho i kekahi mauʻano. Ka mea pono e ka ordinal paha palena iki. Mea Maluna i loko o kekahi mau waeʻano ua noʻonoʻo i ka loa versatile. Kēia hana hiki ke hoʻohana 'ia ma nā mea a pau haʻawina i hoʻohana logistic regression. , однако, можно только с помощью всех трех приемов. Hoʻoikaika i ka mea e like ai o ka kükohu, nae, Ua hiki wale ma ka hoʻohana 'ana i nā mea a pau ekolu ki ina hana like.

ordinal Mea Maluna

Ua ua olelo mai ia ia i hoakaka ia mamua i loko o ka ana helu AEeAaOA ka manawa kūpono e hana i ka typical hana kūikawā Ka Ikepili no e kaukaʻi aʻe me ka unahiʻole, i ordinal. No ka pau DEBFULLNAME, a me ka helu o nā pūʻulu o ka oi ma mua o 2 hoʻohana multinomial koho. Hoʻolauna kŘpa nei kaʻina Ka Ikepili i ka helu o nā hiʻona. Ka mea lawe i ka mooolelo o ka i Kekahi Mau 'o ka unahiʻole, i mea. часто не рассматривается как отдельный прием. Ia manawa, ma ka methodological manuals ordinal logistic regression ua pinepine i malamaia lakou nei, me he kaʻawale? Eaia. Ke kumu, ua like penei: pūkaʻina Ka Ikepili 'aʻole ole i kekahi nui maluna iho o multinomial. Ke kanaka noiʻi e pono hoʻohana i ka weuweu ma ke alo a me ka ordinal, a me ka palena iki e kaukaʻi ee iaaanu aey. I ka hana ana pela, o ka Mea Maluna kaʻina e kokoke indistinguishable mai kekahi i kekahi. Kēia 'o ia hoʻi i ka mea ana mea Ikepili e ole i kekahi pilikia.

Ka Ikepili o koho

he aeaie regression - ka poe noonoo ole pela e noonoo. No ka laʻana, ma ke kaʻina hana o ke kūʻai akuʻana noiʻi oaeuiinoe koi no ka puka o kekahi Kauhalenui kulanui. Ma ka palapala ninaninau, i noi nā mea i paneʻia ninau, me:

1. Nei anei oe i hana? (Ql).
2. E koho i ka makahiki puka (Q 21).
3. He aha ka kaʻawelike manual o ka mākeke (, mamuli).
4. Hoohanau (q22).

позволит оценить воздействие независимых факторов aver, q 21 и q 22 на переменную ql. Logistic regression e Loiloi i ka hopena o ke kuokoa aʻe, mamuli, Q 21 a me ka Q 22 i ee iaaanu aey ql. Aloha kau, i ka manao o ke Ka Ikepili mea e hooholo i ka paha hana o ka puka ma ka kumu o ka 'ike ma ke kula, i ka pauʻana o ka makahiki, a me ka awelika kanaono.

Logistic Regression

E hoonoho kiko'î ka hoʻohana aeaie regression, hoʻohana Analyze►Regression►Binary Logistic kuhikuhi kahua paʻa. Ma ka Logistic Regression, e koho ma ka haʻalele papa inoa o ka loaʻa aiaiiuo e kaukaʻi ololi. Ka mea, Ua ql. Kēia ee iaaanu aey pono e waiho i loko o ke kalele iho ke kahua. Ma hope o ia, oe e komo i ka paena Covariates kuokoa aʻe - Q 21, Q 22,, mamuli. A laila, e pono ke ala o ka a me ia mau mea i loko o ke Ka Ikepili e koho. Inā i ka helu o ke kuokoa aʻe o ka oi ma mua o 2, mai hana i ke ano o i ka wā hoʻokahi hooponopono o na aiaiiuo a pau, a ua hoʻouka kekahi ma ka paʻamau, a me ka anu u ma ka anu u. Ka loa kaulana ala ua kuhi hope: LR. E ho ohana i ke pihi wae, e hiki ole hoʻokomo i loko o ka hoʻopaʻa 'ana i nā mea a pau nā mea i paneʻia, a me wale i ka kekahi pale kaua waeʻano.

Hoakaka Categorical aiaiiuo

Categorical pihi e hoʻohana i ka hihia o kekahi o na aiaiiuo ua Loipālākiō i ka helu o nā waeʻano o ka oi ma mua o 2. Ma keia kulana, hoakaka Categorical aiaiiuo window i loko o ka Categorical Covariates ia hoonoho ai i kau like ia i koho. Ma keia hana, e like me ka ee iaaanu aey ua nalowale. Hope i ke kulu-ia papa inoa, koho i ka ukana Akä naÿe haiahū kūmau a kaomi i ke pihi Change. E like me ka hopena, kekahi o na kalele iho aiaiiuo e e ua loaʻa, mai kela a me keia o na Loipālākiō ololi. Lākou helu hoʻopili like me ka helu o ka mua 'o ka waeʻano.

Mālama i New aiaiiuo

E hoʻohana i ke pihi mālama i loko o ka papa kuhikuhiE study ua kau e hana hou koho dialog pahu. Ka mea, e komo helu ho omaulia ma ke kaʻina hana o ka regression. Ma kekahi, he mea hiki i ka ho okumu ana i aiaiiuo i ka hoʻoholo 'ana:

1. No kekahi mau waeʻano o ka Mea Maluna (Groupmembership) i.
2. Ka pahiki o classifying nā mea i paneʻia i loko o kēlā me kēia ao pae (Probabilities).

I ka hoʻohana 'ana i ke koho pihi kanaka noiʻi' aʻole i loaa i kekahi nui kūpono. Alaila, e hiki ke AOON. Ma hope o kāua i ka "OK" pihi i loko o ka papa kuhikuhiE puka aniani e e hōʻike Ka Ikepili hualoaʻa.

Ka pono hooponopono o logistic regression adequacy

E noonoo oe i ka papaʻaina Omnibus Testsof Model Coefficients. Ua SafeSearch i ka hopena o ka Ikepili o ka mea e like ai o ka kokekau kŘkohu. Aie i ka mea i ka mālie koho, e pono e kiai i ka hopena o ka hope ke kahua (Step2) i kūkulu. Makemake anei e noʻonoʻo i ka maikaʻi result, ma a ka 'akomi i mahuahua Chi-ʻahā like' inideka i loko o ke hoʻololi i ka mea e hiki mua ma ke degere kiʻekiʻe o ka manaʻo nui (Sig. <0,05). Ka mea e like ai o ka kükohu ua oaeuiinoe ma Model laina. Inā e kiʻi i ka io waiwai, akā, ka mea, ua i manaoia like nui ina ka pono kiʻekiʻe materiality ÷, ka hope hiki ke manaoia kokoke usable.

papa

Model Summary hoʻolako i ka olelo o ka huina lakou hoopuehu 'inideka, a wehewehe i ke kūkulu ho (huahelu R Square). ? Aeiiaiaiaaia e pili i ka waiwai Nagelker. Maikaʻi anakahi hiki ke noʻonoʻo me ka aiao Nagelkerke R Square, ina ia mea kiʻekiʻe ma luna o 0,50. Hope ia ana kūpono i ka hopena o ka Mea Maluna ma i ka maoli nā hoailona o no i kekahi a me kekahi mahele o ke ao e hoʻohālike me ka poʻe wānana ma ka regression kŘkohu. No keia mea i ka papaʻaina Mea Maluna pakuhi. Ua i apono 'oe e hoʻoholo i ka hopena e pili ana i ka pono o ka differentiation no kela a me keia o ka pae ma ka nīnau. . ʻO kēia papaʻaina i ka mea e hiki ai e loaʻa statistically nui kuokoa aʻe komo i loko o ke Ka Ikepili like pono me ka pili-ana hōʻike ololi logistic regression. Ma ke kumu o kēia nā hoailona ke kilokilo affiliation o kēlā me kēia respondent i loko o ka hāpana i kekahi hui. komo hiki ke New aiaiiuo hoʻohana i ke pihi Save. Ka mea, e komo ka 'ike ma luna o ka wale nô o ka ua Mea Maluna waeʻano (Predictedcategory) a me ka pahiki o inclusion i loko o kēia mau pūʻulu (wānana probabilities wale nô). Ma hope o kāua i ka "OK" pihi i loko o ka papa kuhikuhiE puka aniani, e hōʻike Multinomial Logistic Regression i ka ho omaulia i nā hualoaʻa.

Ka mua papaʻaina, a he nui nā hoailona no ke kanaka noiʻi, - Model pono Information. A nui kiʻekiʻe o ke ana helu manaʻo nui, e kuhikuhi i ke kiʻekiʻe ka pono a me ka suitability o ka pono o nā ana hoʻohālike e hoʻoponopono i mea hiki pilikia. Kekahi mea nui papaʻaina o ka feria R-Square. Ua apono 'oe, e ke kiÿeleo i ka like ana o ka heluna kū'ē i loko o ke kalele iho ololi, a ua kauohaʻia e ke kuokoa aiaiiuo koho no Ka Ikepili. E like me ke Table Likelihood Lākiō ho'āʻo ma ke hoʻoholo i ka hopena e pili ana i ke ana helu manaʻo nui o ka hope. Ke aiao koho noonoo ole-ana hōʻike coefficients. Ka mea, i hoʻohana 'ia i loko o ka hana ana o ka helu kaulike. Eia hou, no kela mea keia mea me ka hui pu ana o aiaiiuo ua nānā 'ke ana helu manaʻo nui o ko lākou hopena ma luna o ka mea e kaukaʻi ololi. Ia manawa, i ke kuai noiʻi mea pinepine pono e differentiate i ka waeʻano o nā mea i paneʻia i kaawale, akā, e like me ka hapa o ka pale pae. No keia mea i ka papaʻaina Observedand wānana nä alapine.

e pili ana

Manaoia hana o Ka Ikepili ua hoʻomano hoʻohana 'ia i loko o ka hana o ka poe kalepa. I ka makahiki 1991, i ka sigmoid logistic regression anakahi? Ac?. He mea he oluolu-i-hoʻohana a me ka efficient mea paahana e hiki ke hoʻohana 'e wńnana i ka paha kumukūʻai i kā lākou mau "overheating". Anakahi ua hōʻike mai iā ia ma luna o ka pakuhi i loko o ka palapala o ke kai i hanaʻia ma ka laina elua e holo ana ma ka laua. Lakou i hele ai i like ka mamao mai ka au. Ka laula o ke ala hele, e hilinaʻi wale n? I ka timeframe. Ke anakahi Ua hoʻohana hana ia me ka aneane a pau o ka'āina - mai kālā hui i ka mea maikai i eliiaʻi.

Ma ka hana pono, ka mea, hua mai la 2 kī papa kōnane o no ka hana ana i ka mea kani. Hālāwai hope, a me ka reversal. Ma ka hope hihia ke kuai, e kālele ana ma luna o nāʻano o ke kumukuai loli i loko o ka moana. Ma o ka likelihood i ka neʻeʻana hoomaka ma ke ku pono ana i ala e hiki aku, e like me ka mea hoʻokokoke mai i ka waiwai e lilo aku o ke kākoʻo 'ole ia'ku laina kōmi. Inā ke kumukuai mea pili loa ia e pono i ke keena kali, laila, i ka'āina hiki ke eliminated. Inā ia mea ma ka lalo kali, oe e manaʻo e pili ana i ke kūʻaiʻana. Kou akamai hālāwai hope komo ai i ka pono o warrants. Ka mea, Ua hoʻouka kekahi ma waho o nā palena o ka mamao kŘpa a pōkole. E lawe i ka hoike i ke kuai ana i kekahi hihia kue ana ia no ka pōkole manawa, oe e paani mea pakele, a hoonoho iho la i ka holo ana-poho. I ka Ia manawa, o ka papa, nānā 'ole o ka mea i waeʻia kou akamai pono ke kuai, e hoʻonui loa me keʻano mālie ike a Loiloi i ka i hiki ai ia i kaua kipi ma ke kuai.

ka hopena

Penei, ka hoʻohana 'ana o logistic regression e leie aku oe e koke, a hiki wawe ka categorize nā mea i paneʻia i loko o nā waeʻano i kulike ai me ka hoakaka kiko'î. A hiki ke kālailai i ka hiki ana o ka kekahi alanui. Ma 'ana, ka versatility o okoa multinomial regression. Eia naʻe, poe akamai i waiho aku i ka hoʻohana 'ana i nā kiʻina hana a pau i ho'ākāka' ia ma luna o ka luna '. O ke kumu ho i ka mea i loko o keia hihia i ka pono o ke kükohu e ia me ka nui loa kiʻekiʻe. Kēia, ma ka huli, hoʻonui i ka laulā o kona palapala noi.