الانحدار اللوجستية: نماذج وطرق

и дискриминантного анализа используются тогда, когда необходимо четко дифференцировать респондентов по целевым категориям. تستخدم الانحدار اللوجستي وتحليل التمايز عندما يكون ذلك ضروريا للتمييز بوضوح المشاركين الفئات المستهدفة. وعلاوة على ذلك، فإن هذه الجماعات هي واحدة مستويات المعلمة حيد المتغير. а также выясним, для чего она нужна. النظر في مزيد من التفاصيل نموذج الانحدار اللوجستي، وكذلك معرفة ما كان عليه.

نظرة عامة

, может выступать классификация респондентов по группам покупающих и не покупающих горчицу. مثال للمشكلة، في الحل الذي يستخدم الانحدار اللوجستي، قد يكون تصنيف المشاركين من شراء مجموعة وليس شراء الخردل. ويتم المفاضلة وفقا للخصائص الاجتماعية والديموغرافية. وتشمل هذه، على وجه الخصوص، وتشمل العمر والجنس وعدد أفراد الأسرة والدخل وهلم جرا. وهناك معايير للتمييز والمتغير في هذه العملية. هذا الأخير بترميز الفئة المستهدفة التي، في الواقع، تحتاج إلى تقسيم المشاركين.

الفروق الدقيقة

, значительно уже, чем для дискриминантного анализа. ولا بد من القول أن مجموعة من الحالات التي اللوجستية الانحدار التطبيقية، أضيق بكثير من التحليل المميز. وفي هذا الصدد، يعتبر استخدام هذا الأخير كوسيلة العالمي للتمايز أكثر المفضل. وعلاوة على ذلك، يوصي الخبراء تبدأ مع تحليل دراسة تصنيف التمييزية. وفقط في حالة من عدم اليقين عن النتائج التي يمكن أن تستخدم الانحدار اللوجستي. سبب هذه الضرورة من قبل العديد من العوامل. используется при наличии четкого представления о типе независимых и зависимых переменных. يستخدم الانحدار اللوجستي عندما يكون هناك فكرة واضحة عن نوع من المتغيرات المستقلة والتابعة. وفقا لذلك، واختيار واحد من الإجراءات الممكنة 3. عندما التحليل المميز، الباحث يتعامل دائما مع عملية ثابتة. أنه ينطوي على واحد المتغيرات الفئوية المستقلة التابعة وعدة مع حجم من أي نوع.

أنواع

, состоит в определении вероятности того, что определенный респондент будет отнесен к той или иной группе. البحوث الإحصائية موضوعي، والذي يستخدم الانحدار اللوجستي، هو تحديد احتمال أنه سيتم تعيين المدعى خاص لمجموعة معينة. ويتم المفاضلة وفقا لمعايير معينة. في الممارسة العملية، وفقا لقيم واحد أو أكثر مستقلة العوامل يمكن تصنيفها إلى مجموعتين من المشاركين. . في هذه الحالة، هناك الانحدار اللوجستي الثنائي. أيضا المعايير المحددة يمكن استخدامها في توزيع إلى مجموعة أكبر من اثنين. في مثل هذه الحالة هناك الانحدار اللوجستي متعدد الحدود. وأعرب الفريق الناتجة مستويات أي متغير واحد.

مثال

لنفترض أن هناك إجابات المستطلعين على سؤال عما إذا كانت ترغب في عرض لشراء أرض في ضواحي موسكو. في هذه الحالة، والخيارات هي "لا" و "نعم". نحن بحاجة لمعرفة ما هي العوامل التي لها تأثير الغالبة على قرار من المشترين المحتملين. لهذا المدعى يطلب من الأسئلة حول البنية التحتية للأراضي، والمسافة إلى العاصمة، مساحة الأرض، حضور / غياب المباني السكنية وهلم جرا. عن طريق الانحدار ثنائي، يمكن توزيع في مجموعتين من المشاركين. وسوف تشمل أول المهتمين في شراء - المشترين المحتملين، والثاني، على التوالي، وأولئك الذين لا يهتمون في مثل هذا العرض. لكل مدعى عليه، بالإضافة إلى ذلك، فإنه سيتم احتساب احتمال احالة الى فئة واحدة أو لآخر.

خصائص المقارنة

وخلافا لتجسيد اثنين يتكون فوق في عدد ونوع من الجماعات التابعة والمتغيرات المستقلة مختلفة. في الانحدار ثنائي، على سبيل المثال، ودرس عامل بين شيئين الاعتماد من واحد أو أكثر مستقلة الشروط. في هذه الحالة، قد يكون هذا الأخير أي نوع من الحجم الكبير. ويعتبر الانحدار متعدد الحدود نوع من نسخة من التصنيف. صلته المتغير التابع لأكثر من 2 مجموعات. يجب أن يكون عوامل مستقلة إما ترتيبي أو مقياس الاسمي.

الانحدار اللوجستي في SPSS

11-12 حزمة الإحصائي، وقدم نسخة جديدة من التحليل - التسلسل. وتستخدم هذه الطريقة عندما يتعلق عامل يعتمد على نفسه (ترتيبي) على نطاق والاسم. في هذه الحالة تحديد المتغيرات المستقلة نوع واحد معين. يجب أن تكون إما ترتيبي أو الاسمي. يعتبر تصنيف في عدة فئات الأكثر تنوعا. هذه الطريقة يمكن استخدامها في جميع الدراسات التي استخدمت الانحدار اللوجستي. , однако, можно только с помощью всех трех приемов. تحسين نوعية النموذج، ومع ذلك، لا يمكن تحقيقه إلا عن طريق استخدام كل الأساليب الثلاثة.

تصنيف ترتيبي

ويقال أنه في وقت سابق في الحزمة الإحصائية لم يتم توفير الفرصة لإجراء تحليل متخصص الحال بالنسبة للعوامل تعتمد لجدول ترتيبي. لجميع المتغيرات، مع عدد من المجموعات أكثر من 2 استخدام الخيار متعدد الحدود. أدخلت مؤخرا نسبيا تحليل تسلسل لديها عدد من المزايا. أنها تأخذ بعين الاعتبار خصوصيات نطاق ذلك. часто не рассматривается как отдельный прием. وفي الوقت نفسه، في كتيبات المنهجية في كثير من الأحيان لم يعالج الانحدار اللوجستي ترتيبي كما حفل استقبال منفصلة. والسبب هو كما يلي: التحليل التسلسلي لايوجد أي مزايا هامة على متعدد الحدود. الباحث قد تستخدم أيضا هذا الأخير في وجود وترتيبي، والمتغير التابع الاسمي. في القيام بذلك، وعملية التصنيف لا يمكن تمييزها تقريبا عن بعضها البعض. وهذا يعني أن التحليل أجل عقد لن يسبب أي مشاكل.

تحليل الخيارات

النظر في قضية بسيطة - تراجعا ثنائي. على سبيل المثال، في عملية تسويق البحوث يقدر الطلب على خريجي بعض الجامعات الكبرى. في الاستبيان، وطلب من المشاركين أسئلة، بما في ذلك:

1. هل تعمل؟ (QL).
2. تحديد سنة التخرج (ف 21).
3. ما هو متوسط درجة من منفذ (جزم).
4. الجنس (Q22).

позволит оценить воздействие независимых факторов aver, q 21 и q 22 на переменную ql. سوف الانحدار اللوجستي تقييم تأثير العوامل المستقلة جزم، ف 21 و ف 22 في QL متغير. وببساطة، فإن الهدف من هذا التحليل هو تحديد العمل المحتمل لخريجي على أساس المعلومات في هذا المجال، في نهاية السنة، ومتوسط درجة.

الانحدار اللوجستي

لتعيين المعلمات باستخدام الانحدار الثنائي، استخدم القائمة Analyze►Regression►Binary اللوجستية. في اللوجستية الانحدار لاختيار في القائمة اليسرى من المتغيرات المتاحة عامل يعتمد. أنها لQL. يجب وضع هذا المتغير في مجال التابعة. بعد ذلك، يجب عليك إدخال المتغيرات المشاركة الموقع عوامل مستقلة - ف 21، ف 22، جزم. ثم عليك أن تختار وسيلة لإدراجها في التحليل. وإذا كان عدد من العوامل المستقلة أكثر من 2، لا تستخدم أسلوب إدارة وقت واحد من كل المتغيرات، التي يتم تثبيتها بشكل افتراضي، وخطوة خطوة. تعتبر الطريقة الأكثر شعبية للخلف: LR. باستخدام زر الاختيار، لا يمكنك تدرج في الدراسة من جميع المشاركين، وفئة مستهدفة محددة فقط.

تحديد المتغيرات الفئوية

زر القاطع لاستخدامها في حالة عند واحد من المتغيرات تم تصنيف لعدد من فئات أكثر من 2. في هذه الحالة، تحديد المتغيرات الفئوية نافذة في محطة القاطع المتغيرات المشاركة وضعت للتو مثل هذا الخيار. في هذا المثال، مثل متغير مفقود. بعد تلك القائمة المنسدلة، حدد العنصر التباين الانحراف وانقر على زر تغيير. ونتيجة لذلك، سيتم إنشاء بعض المتغيرات المستقلة من كل من عامل تصنيفا. عددهم مساويا لعدد من الشروط الأصلية للفئات.

حفظ المتغيرات الجديدة

استخدم زر حفظ في الدراسة الرئيسية ومن المقرر أن إنشاء مربع الحوار إعدادات جديدة. وسوف تحتوي على أرقام محسوبة في عملية الانحدار. على وجه الخصوص، فمن الممكن لخلق المتغيرات التي تحدد:

1. تنتمي إلى فئة معينة من تصنيف (Groupmembership).
2. احتمال تصنيف المشاركين في كل مجموعة الدراسة (الاحتمالات).

عند استخدام زر الباحث خيارات لا تتلقى أي فرص كبيرة. وبناء على ذلك، فإنه يمكن تجاهلها. بعد الضغط على زر "موافق" في النافذة الرئيسية سيتم عرض نتائج التحليل.

مراقبة جودة كفاية الانحدار اللوجستي

النظر في الجدول الجامع Testsof نموذج معاملات. فإنه يعرض نتائج تحليل نوعية نموذج تقريبي. يرجع ذلك إلى حقيقة أن الخيار الإضافي، تحتاج إلى مشاهدة نتائج المرحلة الأخيرة (STEP2) قد تم وضعها. من شأنه أن يعتبر نتيجة إيجابية، حيث الزيادة الكشف عن مؤشر تشي مربع في الانتقال إلى الخطوة التالية في درجة عالية من الأهمية (سيج. <0،05). ويقدر نوعية النموذج في خط النموذجي. إذا كنت تحصل على قيمة سالبة، ولكن لا يعتبر أنها كبيرة اذا كان النموذج الشامل عالية النسبية، وكان آخر يمكن اعتبار صالحة للاستعمال من الناحية العملية.

الجداول

موجز يقدم نموذج تقدير من إجمالي المؤشر التشتت، الذي يصف نموذج شيدت (الشكل R مربع). فمن المستحسن لتطبيق القيمة Nagelker. يمكن اعتبار مؤشرا إيجابيا كمعلمة Nagelkerke R ساحة، إذا كان أعلى من 0.50. بعد ذلك تقييم نتائج التصنيف التي يتم فيها مقارنة المؤشرات الفعلية بالانتماء إلى واحد أو فئة أخرى من الدراسة مع تلك التي تنبأ بها نموذج الانحدار. لهذا الغرض الجدول جدول تصنيف. كما يسمح لك لرسم استنتاجات حول صحة التمايز لكل من المجموعة المعنية. . الجدول التالي يجعل من الممكن العثور على عوامل مستقلة ذات دلالة إحصائية دخلت حيز التحليل فضلا عن عامل الانحدار اللوجستي غير موحدة. على أساس هذه المؤشرات يمكن التنبؤ انتماء كل المدعى عليه في عينة لمجموعة معينة. متغيرات جديدة يمكن إدخالها باستخدام زر حفظ. وسوف تحتوي على معلومات بشأن عضوية فئة معينة تصنيف (Predictedcategory) واحتمال إدراجها في هذه المجموعات (توقع عضوية الاحتمالات). بعد الضغط على زر "موافق" في النافذة الرئيسية سوف تظهر نتائج العملية الحسابية متعدد الحدود اللوجستية الانحدار.

الجدول الأول، والذي يتضمن مؤشرات هامة للباحث، - نموذج معلومات المناسب. وهناك مستوى عال من الأهمية الإحصائية تشير إلى جودة عالية وملائمة للاستخدام نماذج لحل المشاكل العملية. الجدول مهم آخر هو الزائفة R-ساحة. انها تسمح لك لتقدير نسبة التباين الكلي في معامل يعتمد، والذي كان سببه المتغيرات المستقلة المختارة للتحليل. وفقا للجدول احتمالية نسبة الاختبارات يمكن استخلاص استنتاجات حول دلالة إحصائية لهذه الأخيرة. تعكس تقديرات معلمة معاملات غير موحدة. وهي تستخدم في بناء المعادلة. وبالإضافة إلى ذلك، لكل مجموعة من المتغيرات يتم تحديد دلالة إحصائية تأثيرها على العامل التابع. وفي الوقت نفسه، هو أبحاث السوق في كثير من الأحيان من الضروري التفريق بين فئات من المشاركين ليس بشكل منفصل، ولكن كجزء من المجموعة المستهدفة. لهذا الغرض الجدول Observedand ترددات توقع.

التطبيق العملي

ويستخدم أسلوب يعتبر التحليل على نطاق واسع في عمل التجار. وفي عام 1991، تم تطوير مؤشر السيني الانحدار اللوجستي. هو وسيلة سهلة الاستخدام وفعالة يمكن استخدامها للتنبؤ بأسعار المرجح أن على "ارتفاع درجة الحرارة". وتقدم مؤشر على الرسم البياني في شكل قناة شكلت من قبل اثنين من خطوط تمتد في موازاة ذلك. أزالوا على مسافة متساوية من هذا الاتجاه. وعرض الممر يعتمد فقط على الإطار الزمني. يستخدم المؤشر عند العمل مع الأصول كلها تقريبا - من أزواج العملات والمعادن الثمينة.

في الممارسة العملية، فإنه ينتج 2 الاستراتيجيات الرئيسية لاستخدام الأداة: انهيار والانعكاس. في الحالة الأخيرة سوف يركز التاجر على ديناميات التغيرات في الأسعار داخل القناة. على هو احتمال أن تبدأ الحركة في الاتجاه المعاكس وهي تقترب من تكلفة الدعم أو المقاومة معدل خط. إذا كان السعر يصلح ارتباطا وثيقا الحد الأعلى، ثم الأصول يمكن القضاء عليها. إذا كان في الحد الأدنى، يجب أن نفكر في شراء. يتضمن استراتيجية انهيار استخدام أوامر. يتم تثبيتها خارج حدود مسافة قصيرة نسبيا. مع الأخذ بعين الاعتبار أن الأسعار في بعض الحالات انتهاكها لفترة قصيرة، يجب أن يلعب هو آمن وتعيين وقف الخسارة. وفي الوقت نفسه، بطبيعة الحال، بغض النظر عن الاستراتيجية المختارة يتطلب التاجر لتحقيق أقصى قدر بهدوء تصور وتقييم الوضع الذي نشأ في السوق.

استنتاج

وهكذا، فإن استخدام الانحدار اللوجستي يسمح لك لتصنيف بسرعة وسهولة المشاركين إلى فئات وفقا لمعايير محددة. عند تحليل إمكانية استخدام وسيلة معينة. على وجه الخصوص، براعة الانحدار متعدد الحدود مختلفة. ومع ذلك، يوصي الخبراء باستخدام كل الأساليب المذكورة أعلاه في المجمع. ويرجع ذلك إلى حقيقة أنه في هذه الحالة فإن نوعية النموذج يكون أعلى بكثير هذا. وهذا، بدوره، توسيع نطاق تطبيقه.