Lohikal pagbalik: modelo ug mga pamaagi

и дискриминантного анализа используются тогда, когда необходимо четко дифференцировать респондентов по целевым категориям. Lohikal pagbalik ug discriminant pagtuki gigamit sa diha nga kini mao ang gikinahanglan nga sa tin-aw nga kalainan respondents target kategoriya. Dugang pa, kini nga mga mga grupo mao ang usa ka single univariate nga lebel sukaranan. а также выясним, для чего она нужна. Tagda ang dugang pa nga detalye lohikal pagbalik modelo, ingon man usab sa sa pagpangita sa unsa kini alang sa.

Kinatibuk-ang Pagpasabut

, может выступать классификация респондентов по группам покупающих и не покупающих горчицу. Usa ka panig-ingnan sa mga problema, sa solusyon nga gigamit lohikal pagbalik, mahimo nga usa ka klasipikasyon sa mga respondents sa pagpalit nga grupo ug dili sa pagpalit sa sa mustasa. panagbahin ang gidala sa gawas sumala sa socio-demographic nga mga kinaiya. Kini naglakip sa, sa partikular, naglakip sa edad, gender, gidaghanon sa mga sakop sa pamilya, kita ug sa ingon sa. Adunay mga criteria sa kalainan ug sa baryable sa operasyon. Ang ulahing-encode sa mga target nga kategoriya alang sa nga, sa pagkatinuod, kinahanglan aron sa pagbulag respondents.

nuances

, значительно уже, чем для дискриминантного анализа. Kini kinahanglan nga miingon nga ang laing sa mga kaso sa diin ang apply pagbalik logistics, daghan hiktin pa kay sa discriminant pagtuki. Bahin niini, ang paggamit sa mga ulahing ingon nga usa ka universal nga pamaagi alang sa panagbahin giisip nga mas gipalabi. Dugang pa, ang mga eksperto sa rekomend sa sugod sa usa ka klasipikasyon nga pagtuon pihigpihig pagtuki. Ug lang sa kaso sa walay kasiguroan alang sa mga resulta mahimong gamiton lohikal pagbalik. kinahanglan Kini nga tungod sa pipila ka mga butang. используется при наличии четкого представления о типе независимых и зависимых переменных. Lohikal pagbalik gigamit sa diha nga adunay usa ka tin-aw nga ideya bahin sa matang sa mga independente ug nagsalig baryable. Busa, ang mga pinili nga sa usa sa mga 3 posible nga mga pamaagi. Sa diha nga ang discriminant pagtuki, ang tigdukiduki nga kanunay pagpakig-angot sa sa usa ka nagahunong operasyon. Kini nalambigit sa usa ka nagsalig ug sa pipila ka independente nga categorical baryable sa timbangan sa bisan unsa nga matang.

matang

, состоит в определении вероятности того, что определенный респондент будет отнесен к той или иной группе. Tumong statistical research, nga gigamit sa usa ka lohikal pagbalik, mao ang pagtino sa posibilidad nga ang usa ka partikular nga respondent nga assign sa usa ka partikular nga grupo. Panagbahin ang gidala sa gawas sumala sa pipila ka mga lantugi. Sa praktis, sumala sa mga hiyas sa usa o labaw pa independente mga hinungdan mahimong giklasipikar sa duha ka mga grupo sa mga respondents. . Sa kini nga kaso, adunay usa ka duha lohikal pagbalik. Usab bungat lantugi mahimong gigamit sa alokasyon sa grupo mao ang mas dako pa kay sa duha ka. Sa maong sitwasyon adunay usa ka multinomial lohikal pagbalik. Ang resulta nga grupo nagpahayag nga lebel sa bisan unsa nga usa ka baryable.

nga panig-ingnan

Ibutang ta nga adunay mga respondents 'tubag sa mga pangutana sa kon interesado sa usa ka tanyag sa pag-angkon sa yuta sa mga sibsibanan sa Moscow sila. Sa kini nga kaso, ang mga kapilian sa mga "dili" ug "oo." Kita kinahanglan sa pagpangita sa unsa ang mga hinungdan sa usa ka nagsulabi nga impluwensya sa desisyon sa potensyal nga mga pumapalit. Kay respondent niini nga mga pangutana gihangyo mahitungod sa imprastruktura nga sa teritoryo, ang gilay-on ngadto sa kaulohan, sa yuta nga dapit, sa atubangan / pagkawala sa mga residensyal nga mga building ug sa ingon sa. Pinaagi sa paggamit sa duha pagbalik, mahimong apod-apod sa duha ka mga grupo sa mga respondents. Ang unang maglakip sa mga tawo nga interesado sa pagpalit - potensyal nga mga pumapalit, ug ang ikaduha, sa tinagsa, ang mga tawo nga dili interesado sa ingon nga usa ka tanyag. Alang sa matag respondent, sa Dugang pa, kini nga kalkulado sa kalagmitan sa buluhaton sa usa ka kategoriya o sa lain.

comparative kinaiya

Dili sama sa duha ka mga embodiments ibabaw naglangkob sa usa ka lain-laing mga gidaghanon ug matang sa mga grupo nagsalig ug gawasnon baryable. Sa usa ka duha pagbalik, alang sa panig-ingnan, nagtuon sa pagsalig dichotomous butang gikan sa usa o mas independente nga mga kahimtang. Sa kini nga kaso, sa ulahing mga mahimong sa bisan unsa nga matang sa scale. Multinomial pagbalik gikonsiderar nga usa ka matang sa bersyon sa classification. Kini may kalabutan sa nagsalig baryable alang sa labaw pa kay sa 2 ka mga grupo. Independent mga butang kinahanglan nga adunay bisan hain sa usa ka ordinal o nominal scale.

Lohikal pagbalik sa spss

Ang statistical package 11-12, gipaila-ila sa usa ka bag-o nga bersyon sa pagtuki - han-ay. Kini nga pamaagi gigamit diha nga nagsalig butang may kalabutan sa sa mao gihapon nga ngalan (ordinal) scale. Sa kini nga kaso sa independente nga baryable pinili nga sa usa ka partikular nga matang. kinahanglan sila nga sa bisan ordinal o angkong. Klasipikasyon sa pipila kategoriya gikonsiderar nga ang labing daghag-gamit. Kini nga pamaagi nga magamit sa tanan nga mga mga pagtuon nga gigamit lohikal pagbalik. , однако, можно только с помощью всех трех приемов. Sa pagpalambo sa kalidad sa mga modelo, Apan, posible lamang pinaagi sa paggamit sa tanang tulo ka mga pamaagi.

ordinal nga klasipikasyon

Kini nag-ingon nga sa sayo pa sa statistical package wala naghatag sa oportunidad sa pagbuhat sa usa ka tipikal nga espesyalista analysis alang sa nagsalig nga mga butang uban sa usa ka ordinal scale. Kay ang tanan nga mga baryable, uban sa gidaghanon sa mga grupo sa mga labaw pa kay sa 2 nga gigamit multinomial kapilian. Gipaila-ila medyo bag-o lang han-ay sa pagtuki nga adunay usa ka gidaghanon sa mga features. Sila sa ngadto sa asoy sa mga detalye sa timbangan niini. часто не рассматривается как отдельный прием. Samtang, sa methodological manwal ordinal lohikal pagbalik sagad dili pagtratar ingon nga usa ka lahi nga pagdawat. Ang rason mao ang sama sa mosunod: serial pagtuki wala sa bisan unsa nga mahinungdanon nga mga bentaha sa multinomial. tigdukiduki nga ang mahimong gamiton sa ulahing mga diha sa atubangan ug sa ordinal, ug angkong nagsalig baryable. Sa pagbuhat sa ingon, ang klasipikasyon proseso mao ang halos dili na mailhan gikan sa matag usa. Kini nagpasabot nga ang pagpahigayon order pagtuki dili hinungdan sa bisan unsa nga mga problema.

pagtuki sa mga mga kapilian

Tagda ang yano nga kaso - sa usa ka duha pagbalik. Pananglitan, diha sa proseso sa marketing research gibanabana nga panginahanglan alang sa mga gradwado sa pipila ka metropolitan unibersidad. Sa pangutana, respondents gipangutana pangutana, lakip sa:

1. Ikaw ba nagtrabaho? (Ql).
2. Hingalan tuig graduation (q 21).
3. Unsa ang average score sa outlet (aver).
4. Gender (q22).

позволит оценить воздействие независимых факторов aver, q 21 и q 22 на переменную ql. Lohikal pagbalik ang pagtimbang-timbang sa mga epekto sa independente nga mga butang kalambigitan, q 21 ug q 22 sa baryable ql. Sa yanong pagkasulti, ang katuyoan sa pagtuki mao ang aron sa pagtino sa mga lagmit nga trabaho sa mga gradwado sa basehan sa impormasyon sa uma, sa katapusan sa tuig, ug sa mga average score.

lohikal pagbalik

Aron sa pag-lantugi sa paggamit sa duha pagbalik, sa paggamit sa Analyze►Regression►Binary lohikal nga menu. Sa lohikal pagbalik sa pagpili sa sa wala sa listahan sa mga anaa baryable nagsalig butang. Sila mao ang ql. baryable Kini nga kinahanglan nga gibutang sa Sakop nga kapatagan. Human nga, kamo kinahanglan gayud nga mosulod sa site Covariates independenteng mga butang - q 21, q 22, aver. Unya kinahanglan sa pagpili sa usa ka paagi sa lakip na kanila sa pagtuki. Kon ang gidaghanon sa mga independente nga mga hinungdan sa labaw pa kay sa 2, ayaw paggamit sa pamaagi sa dungan nga administrasyon sa tanan nga mga baryable, nga instalar pinaagi sa default, ug lakang sa lakang. Ang labing popular nga paagi mao ang giisip nga Paatras: LR. Pinaagi sa paggamit sa Pagpili button, nga kamo dili ilakip sa pagtuon sa tanan nga mga respondents, ug sa lamang sa usa ka piho nga target kategoriya.

Nagpaila categorical baryable

Categorical button sa paggamit sa kaso sa diha nga ang usa sa mga baryable gipabayad sa gidaghanon sa mga kategoriya sa mga labaw pa kay sa 2. Sa niini nga kahimtang, Kahulogan sa categorical baryable bintana sa categorical nga Covariates station gibutang lang sa ingon nga sa usa ka kapilian. Sa panig-ingnan niini nga, ingon nga usa ka baryable ang nawala. Human nga ang mga drop-sa listahan, pagpili sa mga butang Itandi Pagtipas ug i-klik ang Change button. Ingon sa usa ka resulta, ang pipila sa mga nagsalig baryable nga namugna gikan sa matag usa sa mga rated hinungdan. Ang ilang gidaghanon katumbas sa gidaghanon sa mga orihinal nga mga termino sa mga kategoriya.

Luwasa Bag-ong baryable

Gamita ang Save nga button sa nag-unang pagtuon gikatakda sa paghimo sa bag-ong mga setting dialog kahon. Sila naglakip sa mga numero kalkulado sa proseso sa pagbalik. Sa partikular, kini mao ang posible nga sa paghimo baryable nga pagtino:

1. Iya sa usa ka partikular nga kategoriya sa klasipikasyon (Groupmembership).
2. Ang kalagmitan sa nagklasipikar respondents sa matag grupo sa pagtuon (probabilities).

Diha nga ang paggamit sa mga Kapilian button tigdukiduki dili modawat sa bisan unsa nga mahinungdanon nga mga oportunidad. Busa, kini nga panumbalinga. Human sa dinalian sa "OK" button sa main bintana nga gipakita resulta sa pagtuki.

Quality kontrol sa lohikal pagbalik kahusto

Tagda ang lamesa Omnibus Testsof Model coefficients. nagpasundayag kini sa mga resulta sa pagtuki sa sa kalidad sa mga modelo gibanabana. Tungod sa sa kamatuoran nga ang mga nagtubo nga kapilian, nga kamo kinahanglan nga motan-aw sa resulta sa katapusan nga yugto (Step2) nga gibutang sa. Nga giisip nga usa ka positibo nga resulta, diin ang namatikdan abut Chi-square index sa transisyon ngadto sa sunod nga lakang sa usa ka taas nga matang sa kahulogan (Sig. <0,05). Ang kalidad sa modelo gibanabana sa Model linya. Kon imong makuha ang usa ka negatibo nga bili, apan kini wala gikonsiderar nga mahinungdanon kon ang kinatibuk-ang hatag-as nga materiality modelo, ang katapusan nga mahimong giisip halos magamit.

lamesa

Model Summary naghatag og usa ka banabana sa kinatibuk-index pagkatibulaag, nga naghulagway sa mga gitukod nga modelo (numero R Square). Kini girekomendar sa paggamit sa mga bili Nagelker. Positibo nga timailhan mahimong giisip nga sama sa sa usa ka sukaranan Nagelkerke R Square, kon kini mao ang mas taas pa kay sa 0,50. Human nga evaluate ang mga resulta sa klasipikasyon sa diin ang aktwal nga mga indicators sa sakop sa usa o sa lain nga kategoriya sa mga pagtuon nga itandi sa mga gitagna sa modelo pagbalik. Tungod niini nga katuyoan ang lamesa nga klasipikasyon Table. Kini usab nagtugot kaninyo sa mga konklusyon mahitungod sa kahusto sa panagbahin sa matag usa sa mga grupo sa pangutana. . Ang mosunod nga mga lamesa kini nga posible nga sa pagpangita sa istadistika mahinungdanon nga independente mga butang misulod ngadto sa pagtuki ingon man sa usa ka non-estandard butang lohikal pagbalik. Sa basehan sa niini nga mga indicators makatagna koneksyon sa matag respondent sa sampol sa usa ka piho nga grupo. Bag-ong baryable mahimong misulod sa paggamit sa Save button. Sila naglakip sa impormasyon sa mga miyembro sa usa ka partikular nga kategoriya classification (Predictedcategory) ug ang kalagmitan sa paglakip niini nga mga grupo (Gitagna probabilities membership). Human sa dinalian sa "OK" button sa main bintana makita Multinomial lohikal pagbalik kalkulasyon resulta.

Ang unang lamesa, nga naglakip sa mahinungdanon nga mga timailhan alang sa tigdukiduki, - Model Haom nga Impormasyon. Usa ka taas nga ang-ang sa statistical nga kahulogan motudlo sa hatag-as nga kalidad ug kaangay sa paggamit sa mga modelo sa pagsulbad sa praktikal nga mga problema. Ang laing importante nga lamesa mao ang Pseudo R-Square. kini nagtugot kaninyo sa pagbanabana sa gidaghanon sa mga kinatibuk-ang pakigbingkil sa nagsalig hinungdan, nga tungod sa independente nga baryable pinili nga alang sa pagtuki. Sumala sa Table posibilidad Ratio pagsulay mahimong mga konklusyon mahitungod sa statistical nga kahulogan sa ulahing. Ang Gibanabana sukaranan mamalandong non-estandard coefficients. Sila gigamit sa pagtukod sa talaid. Dugang pa, alang sa matag kombinasyon sa baryable determinado sa statistical nga kahulogan sa ilang epekto sa nagsalig hinungdan. Samtang, sa merkado research mao ang kanunay nga gikinahanglan aron sa kalainan sa mga kategoriya sa mga respondents nga dili gilain, kondili ingon nga bahin sa target sa grupo. Tungod niini nga katuyoan sa lamesa Observedand Gitagna kasubsub.

praktikal nga aplikasyon

Giisip nga pamaagi sa pagtuki sa kaylap nga gigamit diha sa buhat sa mga magpapatigayon. Sa 1991, ang sigmoid lohikal pagbalik timailhan naugmad. Siya mao ang usa ka sayon-sa-paggamit ug hapsay nga himan nga mahimong gamiton sa pagtagna sa lagmit nga presyo sa ilang "overheating". Timailhan nga gipresentar sa usa ka graph sa porma sa usa ka channel nag-umol sa duha ka linya sa paghatag sa susama. Sila mingpanaw usa ka managsama nga gilay-on gikan sa trend. Ang gilapdon sa agianan magdepende lamang sa time frame. timailhan sa gigamit sa diha nga nagtrabaho uban sa hapit tanan nga mga asset - gikan sa currency magtinagurha ngadto sa bililhon nga mga metal.

Sa praktis, kini og 2 yawe nga mga pamaagi alang sa paggamit sa instrumento: pagkahugno ug sa usa ka pagbalit-ad. Sa ulahing mga kaso sa negosyante nga focus sa mga kaabtikon sa mga kausaban sa presyo sa sulod sa channel. Sa mao ang kalagmitan nga ang kalihukan magsugod sa atbang nga direksyon ingon nga kini nga moduol sa mga gasto sa usa ka suporta o pagbatok linya rate. Kon ang presyo mao ang pag-ayo nga angay sa ibabaw nga utlanan, nan ang asset mahimong giwagtang. Kon kini mao ang sa ubos-ubos nga utlanan, nga kamo kinahanglan maghunahuna mahitungod sa pagpalit. Strategy pagkahugno naglakip sa paggamit sa warrant. Sila instalar sa gawas sa utlanan sa mga medyo mubo nga gilay-on. Pagkuha sa asoy nga ang presyo sa pipila ka mga kaso molapas kanila alang sa usa ka mubo nga panahon, kamo kinahanglan nga magdula kini luwas ug gibutang ang paghunong-loss. Sa samang panahon, siyempre, sa walay pagtagad sa mga pinili nga nga pamaagi nagkinahanglan sa negosyante sa maximize coolly gitan-aw ug pagtimbang-timbang sa sitwasyon nga mitindog sa merkado.

konklusyon

Busa, ang paggamit sa lohikal pagbalik nagtugot kaninyo sa sa dali ug sayon kategoriya respondents ngadto sa kategoriya sa sumala sa bungat lantugi. Sa diha nga sa pag-analisar sa posible nga paggamit sa usa ka paagi. Sa partikular, ang versatility sa lain-laing mga multinomial pagbalik. Apan, ang mga eksperto sa rekomend sa sa paggamit sa tanan nga mga pamaagi sa gihulagway sa ibabaw sa complex. Kini mao ang tungod sa kamatuoran nga sa niini nga kaso sa kalidad sa mga modelo mahimong kamahinungdanon mas taas. Kini, sa baylo, sa pagpalapad sa laing sa iyang aplikasyon.