Logistic nlaghachi azụ: ụdị na ụzọ

и дискриминантного анализа используются тогда, когда необходимо четко дифференцировать респондентов по целевым категориям. Logistic nlaghachi azụ na discriminant analysis na-eji mgbe ọ dị mkpa ka o doro anya na ọdịiche dị zaghachirinụ ezubere iche ige. Ọzọkwa, ndị òtù na-a otu univariate oke etoju. а также выясним, для чего она нужна. Tụlee N'ịkọwakwu logistic nlaghachi azụ nlereanya, nakwa dị ka ịhụ ihe na ọ bụ maka.

Isi

, может выступать классификация респондентов по группам покупающих и не покупающих горчицу. Otu ihe atụ nke ihe bụ nsogbu, na ihe ngwọta nke na-eji logistic nlaghachi azụ, nwere ike ịbụ a nhazi ọkwa nke ndị zaghachirinụ site otu na-azụ ahịa na bụghị ịzụ mustard. The iche a rụrụ dị ka ọhaneze na omume igwe mmadụ mara. A na-agụnye, akpan akpan, na-agụnye afọ, okike, ọnụ ọgụgụ nke ndị òtù ezinụlọ, ego na na. E nwere ibiere ọdịiche dị na agbanwe na-arụ ọrụ. Nke ikpeazụ-ebu ụzọ amata lekwasịrị Atiya nke na, n'eziokwu, mkpa kee zaghachirinụ.

nuances

, значительно уже, чем для дискриминантного анализа. Ọ ga-kwuru na nso nke ikpe nke etinyere nlaghachi azụ lọjistik, ọtụtụ mkpafa karịa discriminant analysis. Na nke a, iwere nke ikpeazụ dị ka a eluigwe na ala usoro iche a na-ewere ihe-họọrọ. Ọzọkwa, ndị ọkachamara nwere ike ikwu malite na a nhazi ọkwa ọmụmụ discriminative analysis. Na dị nnọọ bụrụ na nke ejighị ihe n'aka maka ihe nwere ike ji mee logistic nlaghachi azụ. Nke a dị mkpa e mere site ọtụtụ ihe. используется при наличии четкого представления о типе независимых и зависимых переменных. Logistic nlaghachi azụ na-eji mgbe ọ na-a doro anya echiche banyere ụdị onwe ha na-adabere variables. N'ihi ya, họrọ otu n'ime 3 omume usoro. Mgbe discriminant analysis, ndị na-eme nchọpụta na-mgbe na-emeso a static ọrụ. O metụtara otu dabere na ọtụtụ onwe ha categorical variables na ọnụ ọgụgụ nke ọ bụla ụdị.

ụdị

, состоит в определении вероятности того, что определенный респондент будет отнесен к той или иной группе. Ebumnobi mgbakọ na mwepụ nnyocha, nke na-eji a logistic nlaghachi azụ, bụ iji chọpụta na likelihood na a akpan akpan respondent ga-ekenye a otu otu. Iche a rụrụ dị ka ụfọdụ kwa. Na omume, dị ka ụkpụrụ omume nke otu ma ọ bụ karịa, nọọrọ onwe ihe nwere ike nkewa abụọ iche iche nke ndị zaghachirinụ. . Na nke a, na e nwere a ọnụọgụ abụọ logistic nlaghachi azụ. Ọzọkwa kpọmkwem kwa ike-eji na oke na otu dị ukwuu karịa abụọ. N'ọnọdụ dị otú ahụ e nwere a multinomial logistic nlaghachi azụ. Ihe otu owụt etoju nke ọ bụla otu agbanwe.

atụ

Ka e were ya na e nwere ndị zaghachirinụ 'azịza ajụjụ bụ ma ha nwere mmasị na-enye iji nweta ala na ala ịta ahịhịa nke Moscow. Na nke a, na nhọrọ "abụghị" na "ee." Anyị kwesịrị ịchọpụta ihe ihe nwere a kpagburuibe mmetụta na mkpebi nke nwere ndị na-azụ. N'ihi na nke a respondent ajụjụ na-jụrụ banyere akụrụngwa nke ókèala, na anya ka isi obodo, ala ebe, ọnụnọ / enweghị residential ụlọ na na. Iji ọnụọgụ abụọ nlaghachi azụ, nwere ike na-ekesa na abụọ dị iche iche nke ndị zaghachirinụ. The mbụ ga-agụnye ndị nwere mmasị na-azụta - nwere J.Randall, na nke abụọ, karị, ndị na-enweghị mmasị dị otú ahụ na-enye. N'ihi na onye ọ bụla respondent, ke adianade do, ọ ga-gbakọọ ihe gbasara nke puru nke ọrụ onye na udi ma ọ bụ ọzọ.

comparative e ji mara

N'adịghị ka ndị abụọ embodiments n'elu mejupụtara na a dị iche iche ọnụ ọgụgụ na ụdị dị iche iche dabere na onwe ha variables. Na a ọnụọgụ abụọ nlaghachi azụ, n'ihi na ihe atụ, na-amụ na nduzi dichotomous akpata site na otu ma ọ bụ karịa, nọọrọ onwe ọnọdụ. Na nke a, nke ikpeazụ nwere ike ịbụ nke ụdị ọ bụla nke ọnụ ọgụgụ. Multinomial nlaghachi azụ a na-ewere a ụdị version nke nhazi ọkwa. Ọ na-akọ na dabere agbanwe n'ihi na ihe karịrị 2 iche iche. Independent ihe ga nwere ma ihe ordinal ma ọ bụ Iso Ụzọ n'ike.

Logistic nlaghachi azụ na spss

The mgbakọ na mwepụ ngwugwu 11-12, ẹkenam a ọhụrụ version nke analysis - usoro. Nke a na usoro a na-eji mgbe dabere na-akpata na-akọ na otu aha (ordinal) n'ike. Na nke a na-onwe ha variables họrọ otu ụdị. Ha ga-abụ ma ordinal ma ọ bụ Iso Ụzọ. Nhazi ọkwa na iche iche a na-ewere ndị kasị vasatail. Nke a na usoro ike ga-eji na niile ọmụmụ na-eji logistic nlaghachi azụ. , однако, можно только с помощью всех трех приемов. Mma nke ihe nlereanya, Otú ọ dị, ekwe omume nanị site na iji niile atọ ụzọ.

ordinal nhazi ọkwa

Ọ bụ kwuru na mbụ ke mgbakọ na mwepụ ngwugwu e nyere ohere igosi a typical pụrụ iche analysis maka dabere ihe na ihe ordinal n'ike. N'ihi na ihe niile variables, na ọnụ ọgụgụ nke dị iche iche nke ihe karịrị 2 eji multinomial nhọrọ. Ẹkenam dịtụ nso nso usoro analysis nwere ọtụtụ atụmatụ. Ha n'ime akaụntụ kpọmkwem nke ọnụ ọgụgụ ya. часто не рассматривается как отдельный прием. Ka ọ dịgodị, na methodological akwụkwọ ntuziaka ordinal logistic nlaghachi azụ a na-agaghị emeso dị ka a dị iche iche n'ikuku. Ihe kpatara ya bụ dị ka ndị a: Oghere Usoro analysis adịghị ihe ọ bụla ịrịba uru n'elu multinomial. The nchọpụta pụrụ iji nke ikpeazụ na ọnụnọ na ordinal, na elu ọnụ dabere agbanwe. N'ime otú ahụ, ndị nhazi ọkwa usoro ndị fọrọ nke nta indistinguishable ọ bụla ọzọ. Nke a pụtara na nketa iji analysis ga-eme ka nsogbu ọ bụla.

analysis nke nhọrọ

Tụlee mfe ikpe - a ọnụọgụ abụọ nlaghachi azụ. Ka ihe atụ, na usoro nke na ahịa nnyocha e mere atụmatụ na ina na-agụsị akwụkwọ nke ụfọdụ mepere mahadum. Na ajụjụ, zaghachirinụ jụrụ ajụjụ, gụnyere:

1. Ị na-arụ ọrụ? (Ql).
2. Dee afọ ngụsị akwụkwọ (q 21).
3. Gịnị bụ nkezi akara nke tinyekwa (aver).
4. Gender (q22).

позволит оценить воздействие независимых факторов aver, q 21 и q 22 на переменную ql. Logistic nlaghachi azụ ga-amata mmetụta nke onwe ha ihe aver, q 21 na q 22 na agbanwe ql. Nanị tinye, nzube nke analysis bụ iji chọpụta yiri ọrụ nke na-agụsị akwụkwọ na ndabere nke ihe ọmụma banyere ubi, na njedebe nke afọ, na nkezi akara.

Logistic nlaghachi azụ

Iji tọọ parameters iji ọnụọgụ abụọ nlaghachi azụ, na-eji Analyze►Regression►Binary Logistic menu. Na Logistic nlaghachi azụ ịhọrọ na ekpe listi variables dabere na-akpata. Ha bụ ql. Nke a na agbanwe ga-enịm ke dabere ubi. Mgbe ahụ, ị ga na-abanye saịtị Covariates onwe ha ihe - q 21, q 22, aver. Mgbe ahụ mkpa ka ị họrọ a ụzọ tinyere ha na analysis. Ọ bụrụ na ọnụ ọgụgụ nke onwe ha ihe nke ihe karịrị 2, adịghị eji usoro nke imekotaotuugbo ochichi nke niile variables, nke arụnyere ndabara, na nzọụkwụ site nzọụkwụ. The kasị ewu ewu na ụzọ a na-ewere Laa Azụ: LR. Iji Họrọ button, i nwere ike na-agụnye na-amụ ihe niile ndị zaghachirinụ, na na a kpọmkwem lekwasịrị Atiya.

Kọwaa categorical variables

Categorical button iji na ikpe mgbe otu n'ime ndị variables na-gosiri na ọnụ ọgụgụ nke ndị edemede nke ihe karịrị 2. Ke idaha emi, Kọwaa categorical variables window na categorical Covariates ebe enịm dị otú ahụ otu nhọrọ. Na nke a atụ, ndị dị otú ahụ a na agbanwe na-efu efu. Mgbe na ndọpụta ndepụta, họrọ item iche ndiiche na pịa Change button. N'ihi ya, ụfọdụ nke dabere variables ga-eme onye ọ bụla nke gosiri ihe na-akpata. Ọnụ ọgụgụ ha kwekọrọ na nọmba nke mbụ okwu nke ige.

Zọpụta New variables

Jiri Save button na isi ọmụmụ atọrọ ike ọhụrụ ntọala dialog igbe. Ha ga-ebu ọnụ ọgụgụ gbakọọ na usoro nke na nlaghachi azụ. Karịsịa, ọ bụ ekwe omume ike variables na-ekpebi:

1. Nke a akpan akpan udi nke nhazi ọkwa (Groupmembership).
2. The puru nke edida zaghachirinụ na onye ọ bụla ìgwè ọmụmụ (Probabilities).

Mgbe iji Nhọrọ button na-eme nchọpụta na-adịghị enweta ihe ọ bụla ịrịba ohere. Ntem, ọ ga-eleghara ha anya. Mgbe ịpị "OK" button na isi window ga-egosipụta analysis pụta.

Quality akara logistic nlaghachi azụ adequacy

Tụlee table niile Testsof Model ọnụọgụ. Ọ na-egosiputa na-arụpụta nke analysis of àgwà nke mkpachi nlereanya. N'ihi na eziokwu na incremental nhọrọ, i kwesịrị ile ihe ndị ikpeazụ ogbo (Step2) e setịpụrụ. A ga-atụle a mma N'ihi ya, nke na-ahụrụ abawanye Chi-square index na ntughari ka nzọụkwụ ọzọ na a elu ogo uru (SIG. <0,05). Àgwà nke nlereanya a na-eme atụmatụ na Model akara. Ọ bụrụ na ị na-adịghị mma uru, ma ọ na-adịghị na-ewere dị ịrịba ọ bụrụ na n'ozuzu elu materiality nlereanya, ndị ikpeazụ ga-atụle ihe fọrọ usable.

tebụl

Model Summary enye atụmatụ nke ngụkọta dispersion index, nke na-akọwa wuru nlereanya (ọgụgụ R Square). Ọ na-atụ aro ka uru Nagelker. Positive egosi ike ga-atụle ka a oke Nagelkerke R Square, ọ bụrụ na ọ dị elu karịa 0,50. Mgbe na inyocha nsonaazụ nke nhazi ọkwa na nke ahụ n'ezie na-egosi nke nke otu ma ọ bụ ọzọ na udi nke na-amụ ihe na-jiri ya tụnyere ndị buru amụma site nlaghachi azụ nlereanya. N'ihi nzube a ka table nhazi ọkwa Isiokwu. Ọ na-enye gị ohere iru nkwubi okwu banyere correctness nke iche maka onye ọ bụla nke ìgwè ahụ na ajụjụ. . -Esonụ na tebụl na-eme ka o kwe omume chọta statistically ịrịba onwe ha ihe banyere n'ime analysis nakwa dị ka a na-abụghị etozu akpata logistic nlaghachi azụ. Na ndabere nke a na-egosi ike ịkọ affiliation nke ọ bụla respondent na sample ka a kpọmkwem otu. New variables nwere ike banye na iji Save button. Ha ga-ebu ozi na otu nke a akpan akpan nhazi ọkwa na udi (Predictedcategory) na ihe gbasara nke puru nke Nsonye na ndị a iche iche (buru amụma probabilities otu). Mgbe ịpị "OK" button na isi window ga-apụta Multinomial Logistic nlaghachi azụ ngụkọta oge na-arụpụta.

The mbụ table, bụ nke nwere ihe dị mkpa na-egosi maka nchọpụta, - Model Dabara Adaba Ozi. A elu nke mgbakọ na mwepụ uru ga-arụtụ aka elu àgwà na kwesịrị ekwesị nke eji ụdị dozie nsogbu. Ihe ọzọ dị mkpa table bụ enwēusòro R-Square. Ọ-enye gị ohere na-eme atụmatụ nkezi nke ngụkọta ndịiche na dabere na-akpata, nke e mere site onwe ha variables ahọrọ maka analysis. Dị ka Isiokwu ohere ruru Ule nwere ike iru nkwubi okwu banyere mgbakọ na mwepụ uru nke ikpeazụ. The oke E mere atụmatụ na-egosi na ndị na-abụghị etozu ọnụọgụ. Ha na-eji na-ewu nke akụkụ. Ke adianade do, onye ọ bụla Nchikota variables kpebisiri ike na mgbakọ na mwepụ uru nke ha mmetụta na dabere na-akpata. Ka ọ dịgodị, ahịa nnyocha bụ mgbe ọ dị mkpa ka ọdịiche dị na edemede nke ndị zaghachirinụ bụghị iche iche, ma dị ka akụkụ nke lekwasịrị otu. N'ihi nzube a ka table Observedand buru amụma frequencies.

bara uru ngwa

Weere usoro nke analysis na ọtụtụ-eji na-arụ ọrụ nke na-azụ ahịa. Na 1991, sigmoid logistic nlaghachi azụ egosi e mepụtara. Ọ bụ ihe dị mfe na-eji na oru oma ngwá ọrụ na-ike-eji ịkọ yiri ahịa ha "ekpo oke ọkụ". Egosi na-dị na a eserese n'ụdị a ọwa kpụrụ abụọ edoghi inyịme ke ukem. Ha wepụrụ ihe hà anya si na-emekarị. The obosara nke paseji ga adabere nanị na ndị timeframe. The egosi na-eji mgbe na-arụ ọrụ na fọrọ nke nta niile akpan owo - si ego na abụọ ka oké ọnụ ahịa ọla.

Na omume, ọ na-emepụta 2 isi azum maka ojiji nke ngwá: mmebi na a ga-agbanwe. Na nke ikpeazụ ahụ ahia ga-elekwasị anya na Ọnọdụ nke price mgbanwe n'ime ọwa. On bụ likelihood na òtù na-amalite na-abụghị uzo dị ka ọ na-eru nso na-eri nke a nkwado ma ọ bụ na-eguzogide akara ọnụego. Ọ bụrụ na ndị price bụ anya ihe kwesịrị ekwesị elu ịgba, mgbe ahụ akpan owo ike iwepụ. Ọ bụrụ na ọ bụ na ala ịgba, ị kwesịrị ị na-eche banyere ịzụta. Strategy mmebi-agụnye iji ihe ikike. Ha na-arụnyere na-abụghị ókè nke dịtụ mkpirikpi anya. Ewere n'ime akaụntụ na price na ụfọdụ na-emerụ ha maka a obere oge, ị kwesịrị ị na-egwu ya mma ma tọọ nkwụsị-ọnwụ. N'otu oge ahụ, n'ezie, n'agbanyeghị nke a họọrọ atụmatụ chọrọ ahia jirichaa coolly aghọta na-amata ọnọdụ bilitere na ahịa.

ọgwụgwụ

N'ihi ya, na ojiji nke logistic nlaghachi azụ enye gị ohere ngwa ngwa na n'ụzọ dị mfe categorize zaghachirinụ nkenụụdị dị na kpọmkwem kwa. Mgbe ị na-atụle ekwe omume ojiji nke a n'otu ụzọ kpọmkwem. Karịsịa, egosipụta dị iche iche multinomial nlaghachi azụ. Otú ọ dị, ndị ọkachamara nwere ike ikwu na ojiji nke niile ụzọ kọwara n'elu na mgbagwoju. Nke a bụ n'ihi na eziokwu na nke a àgwà nke nlereanya ga-enwe budata elu. Nke a, n'aka nke ya, na-agbasa nso nke ya ngwa.