Multinomial Logistik Regressiya | Stata izohli chiqishi

Multinomial Logistik Regressiya | Stata izohli chiqishi

Multinomial Logistik Regressiya | Stata izohli chiqishi Ushbu sahifada natijalarni tushuntirib beradigan izohlar bilan multinomial logistik regressiya tahlilining namunasi ko'rsatilgan. Ma'lumotlar edi
08.09.2021

Ushbu sahifada multinomial logistik regressiya tahlilining namunasi, natijalarni izohlovchi izohlari bilan ko'rsatilgan. Ma'lumotlar o'rta maktab o'quvchilarining 200 nafarida to'plangan bo'lib, ular fan, matematika, o'qish va ijtimoiy tadqiqotlar singari turli testlarda to'plangan. Ushbu tahlil natijalari o'lchovi ijtimoiy-iqtisodiy holat ( ses) - past, o'rta va yuqori bo'lib, biz fan testlari ballari ( fan), ijtimoiy fan testlari ballari ( socst) va jins ( ayollar) bilan qanday aloqalar mavjudligini bilib olamiz. ). Bizning javob o'zgaruvchimiz, ses, sesholatining darajasi " yo'q"degan taxmin asosida toifali hisoblanaditabiiy buyurtma va biz Stata qilmoqda guruhi, o'rta tanlash ruxsat berish uchun boryapmiz SES. Ushbu sahifaning birinchi yarmi koeffitsientlarni multinomial log-odds (logits) nuqtai nazaridan, ikkinchi yarmi esa nisbiy xavf nisbati nuqtai nazaridan sharhlaydi.

Takrorlash jurnali a

a. Bu har bir takrorlashda jurnalga kirish ehtimoli ro'yxati. Esda tutingki, ikkilik va tartibli logistik regressiya singari multinomial logistik regressiya, takrorlanadigan protsedura bo'lgan maksimal ehtimollik bahosidan foydalanadi. Birinchi takrorlash (takrorlash 0 deb ataladi) "null" yoki "bo'sh" modelning jurnalga kirish ehtimoli; ya'ni bashorat qilmaydigan model. Keyingi takrorlashda bashorat (lar) modelga kiritiladi. Har bir takrorlashda jurnalning ehtimolligi pasayadi, chunki maqsad jurnal ehtimolini minimallashtirishdir. Ketma-ket takrorlanishlar orasidagi farq juda oz bo'lsa, model "yaqinlashdi" deyiladi, takrorlanish to'xtaydi va natijalar ko'rsatiladi. Ikkilik natijalar uchun ushbu jarayon haqida ko'proq ma'lumot olish uchun J.ning toifali va cheklangan qaram o'zgaruvchilarining regressiya modellari.Skott Long (52-61 bet).

Model xulosasi

b. Kirish ehtimol- Bu bilan jihozlangan modeli log ehtimoli bo'ladi. U modeldagi barcha prediktorlarning regressiya koeffitsientlari bir vaqtning o'zida nolga tengligini va ichki modellarning sinovlarida, ehtimollik nisbati Chi-kvadrat testida qo'llaniladi.

v. Ob'ektlar soni- bu multinomial logistik regressiyada ishlatiladigan kuzatuvlar soni. Tenglamadagi ba'zi o'zgaruvchilar uchun etishmayotgan qiymatlar mavjud bo'lsa, bu ma'lumotlar to'plamidagi holatlar sonidan kam bo'lishi mumkin. Odatiy bo'lib, Stata to'liq bo'lmagan ishlarni ro'yxat bo'yicha o'chirib tashlaydi.

d. LR chi2 (6)- bu, ehtimol bu nisbati (LR) Xi-kvadrat sinov, deb past (ikkala tenglamalar uchun kichik tadbirkorliko'rta nisbatan kichik tadbirkorlikva yuqori kichik tadbirkorliko'rta nisbatan kichik tadbirkorlik sub'ektlarining) bashorat qiluvchilarning regressiya koeffitsientidan kamida bittasi nolga teng emas. Qavslar ichidagi raqam LR Chi-Square statistikasini sinash uchun ishlatiladigan Chi-Square taqsimotining erkinlik darajasini bildiradi va taxmin qilingan modellar soni (2) modeldagi prediktorlar sonidan (3) oshib boradi. LR Chi-Square statistikasini -2 * (L (null model) - L (o'rnatilgan model)) = -2 * ((- 210.583) - (-194.035)) = 33.096 bilan hisoblash mumkin, bu erda L (null model) faqat modeldagi javob o'zgaruvchisi (Iteration 0) bilan log ehtimolligidan kelib chiqadi va L (o'rnatilgan model) - bu barcha parametrlar bilan yakuniy iteratsiyadan (model birlashtirilgan deb taxmin qilingan) jurnal ehtimolligi.

e. Prob>chi2- Bu LR testining statistikasini nol gipotezada kuzatilganidan haddan tashqari yoki undan ko'prog'iga erishish ehtimoli; nol gipoteza shundaki, ikkala modeldagi barcha regressiya koeffitsientlari bir vaqtning o'zida nolga teng. Boshqacha qilib aytadigan bo'lsak, bu xi-kvadrat statistikani olish ehtimoli (33.10), agar oldindan taxmin qiluvchi o'zgaruvchilarning ta'siri bo'lmasa. Ushbu p qiymati belgilangan alfa darajasi bilan taqqoslanadi, biz I tipidagi xatoni qabul qilishga tayyorligimiz, bu odatda 0,05 yoki 0,01 ga o'rnatiladi. LR testining chi2 (6).

f. Pseudo R2- bu McFadden-ning soxta R-kvadratidir. Logistik regressiya OLS regressiyasida topilgan R kvadratiga teng kelmaydi; ammo, ko'p odamlar biri bilan kelishishga harakat qildilar. Psevdo-R-kvadrat statistikasi juda ko'p. Ushbu statistika R kvadratining OLS regressiyasida nimani anglatishini anglatmasligi sababli (taxminchilar tomonidan izohlangan javob o'zgaruvchisi uchun dispersiya nisbati), biz ushbu statistikani juda ehtiyotkorlik bilan izohlashni taklif qilamiz.

Parametrlarni baholash

g. ses- Bu multinomial logistik regressiyadagi javob o'zgaruvchisi. Ostidan SESpast: taxmin qilingan ikki modellarini vakili bashoratchi o'zgaruvchilar ikki ko'paysa, bor Ovozo'rta nisbatan kichik tadbirkorlikva yuqori kichik tadbirkorliko'rta nisbatan kichik tadbirkorlik sub'ektlarining.

h va men. Kef.va referent guruhi- Bu model bo'yicha navbati bilan taxmin qilingan multinomial logistik regressiya koeffitsientlari va referent darajasi. Multinomial logit modelining muhim xususiyati shundaki, u k-1modellarini taxmin qiladi , bu erda k- bog'liq o'zgaruvchining darajalari soni. Bunday holda, Stata, sukut, o'rta belgilangan Ovozqilmoqda guruh bo'lib va shuning uchun kam bir model taxmin kichik tadbirkorliko'rta nisbatan kichik tadbirkorlikva yuqori uchun model kichik tadbirkorliko'rta nisbatan kichik tadbirkorlik sub'ektlarining. Shuning uchun, parametrlarni baholash referent guruhga nisbatan bo'lgani uchun, multinomial logitning standart talqini shundan iboratki, prediktor o'zgaruvchisidagi birlik o'zgarishi uchun mnatija logitenti mos yozuvlar guruhiga nisbatan o'zgarishi kutilmoqda. berilgan modeldagi o'zgaruvchilar doimiy ravishda saqlanadi.

o'rta sesga nisbatan past ses

ilm-fan- Bu bir birlik ko'paytirish uchun Juda terimli logit taxmin fanpast uchun test hisobida kichik tadbirkorliko'rta nisbatan kichik tadbirkorlikmodeli boshqa o'zgaruvchilar berilgan bo'lib o'tdi doimiy. Agar mavzu fan bo'yichatest natijalarini bir pog'onaga ko'paytirsa , past sesuchun o'rtacha sesganisbatan multinomial log- koeffitsientlar modeldagi boshqa barcha o'zgaruvchilarni ushlab turganda 0,024 birlikka kamayishi kutilgan bo'lar edi.

socst- Bu bir birlik ko'paytirish uchun Juda terimli logit taxmin socstpast uchun test hisobida kichik tadbirkorliko'rta nisbatan kichik tadbirkorlikmodeli boshqa o'zgaruvchilar berilgan bo'lib o'tdi doimiy etiladi. Bir mavzu, uning oshirish uchun bo'lsa edi socstbir nuqtada tomonidan sinov hisobni, past uchun Ko'p log-farq kichik tadbirkorliko'rta nisbatan kichik tadbirkorlikmodeli sobit boshqa barcha o'zgaruvchilar esa 0.039 birligi tomonidan kamaytirish kutilayotgan edi.

urg'ochi- Bu modeldagi boshqa o'zgaruvchilar doimiy ravishda ushlab turilganligi sababli , urg'ochilarni urg'ochilarni o'rta seslarganisbatan past seslarganisbatan erkaklar bilan taqqoslaydigan multinomial logit taxminidir . Erkaklarga nisbatan ayollarda Juda terimli logit past bo'lgani uchun 0,817 birligi yuqoridir kichik tadbirkorliko'rta nisbatan kichik tadbirkorlik sub'ektlariningo'tkazdi doimiy bo'lgan modeli boshqa barcha bashoratchi o'zgaruvchilar berilgan.

_cons- Bu kam uchun Juda terimli logit taxmin kichik tadbirkorliko'rta nisbatan kichik tadbirkorlikmodeli bashoratchi o'zgaruvchilar noldan muhokama bo'lsa. Erkaklar (o'zgaruvchan uchun ayolnol nol da baholanadi) ilm-fanva socsttest ballaringizni, past bo'lish uchun Logit kichik tadbirkorliko'rta versus kichik tadbirkorlik sub'ektlarining1,912 hisoblanadi. E'tibor bering, fanva sosstninolga baholash ishonchli test ballari doirasidan tashqarida va agar test ballari o'rtacha markazlashtirilgan bo'lsa, to'siq tabiiy talqinga ega bo'lar edi: past sesva o'rta sesganisbatano'rtacha fanva socsttest baliga ega bo'lgan erkak uchun .

o'rta sesga nisbatan yuqori ses

fan- bu modeldagi boshqa o'zgaruvchilar doimiy ravishda saqlanib turilganligi sababli, o'rtacha sesganisbatan yuqori sesuchun fansinovlari balining bir birlik o'sishi uchun multinomial logit taxminidir . Agar mavzu fan bo'yichatest natijalarini bir pog'onaga ko'paytirsa , o'rta sesganisbatan yuqori sesuchun multinomial log- koeffitsientlar modeldagi barcha boshqa o'zgaruvchilarni doimiy ravishda ushlab turganda 0,023 birlikka ko'payishi kutilgan bo'lar edi.

socst- Bu bir birlik ko'paytirish uchun Juda terimli logit taxmin socstyuqori test reyting kichik tadbirkorliko'rta nisbatan kichik tadbirkorlikmodeli boshqa o'zgaruvchilar berilgan bo'lib o'tdi doimiy etiladi. Bir mavzu, uning oshirish uchun bo'lsa edi socstbir nuqtada tomonidan sinov hisobni, yuqori Ko'p log-farq kichik tadbirkorliko'rta nisbatan kichik tadbirkorlikmodeli sobit boshqa barcha o'zgaruvchilar esa 0,043 birlik ortishi kutilmoqda edi.

ayol- bu yuqori uchun erkaklarga qiz bilan taqqoslab Juda terimli logit taxmin kichik tadbirkorliko'rta nisbatan kichik tadbirkorlikmodeli boshqa o'zgaruvchilar berilgan bo'lib o'tdi doimiy etiladi. Erkaklarga nisbatan ayollarda Juda terimli logit yuqori bo'lgani uchun 0.033 birligi pastroq kichik tadbirkorliko'rta nisbatan kichik tadbirkorlik sub'ektlariningo'tkazdi doimiy bo'lgan modeli boshqa barcha bashoratchi o'zgaruvchilar berilgan.

_cons- Bu yuqori Juda terimli logit taxmin kichik tadbirkorliko'rta nisbatan kichik tadbirkorlikmodeli bashoratchi o'zgaruvchilar noldan muhokama bo'lsa. Erkaklar (o'zgaruvchan uchun ayolnol nol da baholanadi) ilm-fanva socstsinov ballar yuqori bo'lish uchun Logit kichik tadbirkorliko'rta nisbatan kichik tadbirkorlik sub'ektlarining-4,057 hisoblanadi.

j. Std. Xato.- Bu taxmin qilingan ikkita tegishli model uchun individual regressiya koeffitsientlarining standart xatolari. Ular ztesti statistikasini hisoblashda ham, k yuqori satrida ham, regressiya koeffitsientining ishonch oralig'ida, l yuqori satrida ham qo'llaniladi.

k. zva P>| z |- Bu test statistikasi va p qiymati, mos ravishda, berilgan model ichida individual bashorat qiluvchining regressiya koeffitsienti nolga teng degan nol gipoteza, qolgan prediktorlar modelda ekanligi. Sinov statistikasi z koefningnisbati .uchun Std. Xato.tegishli predictning. Zqiymati ikki tomonlama muqobil gipotezani qarshi sinov uchun foydalaniladigan standart normal taqsimlanishini quyidagicha KATSAYI.nolga teng emas. Maxsus ztest statistikasi nol gipotezada kuzatilganidan ancha yuqori yoki undan yuqori bo'lishi ehtimoli quyidagicha aniqlanadi.P>| z |. Parametr smetasini »ahamiyatga talqini faqat birinchi tenglama, past cheklangan SESo'rta nisbatan kichik tadbirkorlik sub'ektlarining. Ikkinchi modelning talqini, o'rta sesganisbatan yuqori ses, tabiiyki birinchi tenglamalar talqiniga to'g'ri kelmaydi.

Kam uchun kichik tadbirkorliko'rta nisbatan kichik tadbirkorlik, zbashoratchi uchun test statistik fan(-0.024 / 0.021) 0.261 bir bog'liq p-qiymati bilan -1,12 hisoblanadi. Biz 0,05 bizning alfa darajasini o'rnatilgan bo'lsa, biz o'z kuchini faraz rad va past uchun, deb xulosa qilish muvaffaqiyatsiz bo'ladi Kichik tadbirkorliko'rta nisbatan kichik tadbirkorlik, uchun regresyon koeffitsienti fanberilgan noldan statistik farq bo'lishi topilgani yo'q socstva ayolbor model.

Kam uchun kichik tadbirkorliko'rta nisbatan kichik tadbirkorlik, zbashoratchi uchun test statistik socst(-0.039 / 0.020) 0.046 bir bog'liq p-qiymati bilan -1,99 hisoblanadi. Biz yana 0,05 bizning alfa darajasini o'rnatilgan bo'lsa, biz o'z kuchini faraz rad va regresyon koeffitsienti deb xulosa edi socstpast uchun noldan statistik farq bo'lishi aniqlandi qilingan kichik tadbirkorlik sub'ektlariningo'rta nisbatan kichik tadbirkorlik sub'ektlariningdeb berilgan fanva ayolmodeli mavjud.

Kam uchun kichik tadbirkorliko'rta nisbatan kichik tadbirkorlik, zbashoratchi uchun test statistik ayol(0.817 / 0.391) 0.037 bir bog'liq p-qiymati bilan 2,09 bo'ladi. Biz yana 0,05 bizning alfa darajasini o'rnatilgan bo'lsa, biz o'z kuchini faraz rad va erkak va ayol orasidagi farq kam uchun statistik turli bo'lishi qildi, degan xulosaga edi Kichik tadbirkorliko'rta nisbatan kichik tadbirkorlik sub'ektlariningdeb berilgan fanva ayolmodeli mavjud.

Kam uchun kichik tadbirkorliko'rta nisbatan kichik tadbirkorlik, zayirish test statistik, _cons(1.912 / 1.129) 0.090 bir bog'liq p-qiymati bilan 1.70 bo'ladi. 0,05 bir alfa darajada, biz, null faraz rad va xulosa qilish muvaffaqiyatsiz edi a) deb erkaklar uchun Juda terimli logit (o'zgaruvchan ayolnol da baholanadi) va nol bilan ilm-fanva socstkam sinov bal kichik tadbirkorliko'rta nisbatan kichik tadbirkorlik sub'ektlariningbo'lgan statistik jihatdan noldan farq qilmasligi aniqlandi; yoki b) nolinchi fanva socstgaega bo'lgan erkaklar uchuntest ballari, ular past seslaryoki o'rta seslardeb tasniflanish ehtimoli ko'proq yoki yo'qligini statistik jihatdan aniq emassiz . Biz ko'rish, biz ikkinchi talqin qilish mumkin _cons(erkak nol bilan bir muayyan Öndeğişken profili sifatida ilm-fanva socstsinov ballar). Koeffitsientning yo'nalishi va ahamiyatiga asoslanib, _cons profilningbog'liq o'zgaruvchining darajalaridan biriga tushish ehtimoli ko'proq yoki yo'qligini aytadi.

l. [95% Konf. Interval]- Bu referent guruhga nisbatan mnatija modelida bo'lgan boshqa predikatorlar hisobga olingan holda individual multinomial logit regressiya koeffitsienti uchun ishonch oralig'i (CI) . 95% ishonch darajasiga ega bo'lgan ushbu bashoratchi uchun biz "haqiqiy" populyatsiyaning multinomial logit regressiya koeffitsienti referent guruhga nisbatan mnatija uchun intervalning pastki va yuqori chegarasi o'rtasida joylashganligiga 95% aminmiz deb aytamiz. . U koefsifatida hisoblanadi .± (z a / 2 ) * ( Std.Err.), Bu erda z a / 2 standart normal taqsimotda muhim ahamiyatga ega. CI z gatengtest statistikasi: agar CI nolni o'z ichiga olsa, biz modeldagi boshqa taxminchilarni hisobga olgan holda ma'lum bir regressiya koeffitsienti nolga teng degan farazni rad etolmaymiz. CI ning afzalligi shundaki, u tasviriydir; u "haqiqiy" parametr yotishi mumkin bo'lgan oraliqni ta'minlaydi.

Nisbatan xatar nisbati talqini

Quyida multinomial logistik regressiyani nisbiy xavf nisbati nuqtai nazaridan talqin qilish mumkin va uni multinomial logit modelini ishga tushirgandan so'ng mlogit, rrryoki to'liq model ko'rsatilganida rrrvariantini ko'rsatish orqali olish mumkin. Tafsirning ushbu qismi quyida keltirilgan natijalarga taalluqlidir.

a. Nisbatan xavf nisbati- bu ilgari ko'rsatilgan multinomial logit modeli uchun nisbiy xavf nisbati. Ularni multinomial logit koeffitsientlarini, e koefnieksponentlash orqali olish mumkin .yoki rrr-nibelgilash orqalivariant. Eslatib o'tamiz, multinomial logit modeli k-1 modellarini taxmin qiladi, bu erda k th tenglama referent guruhga nisbatan. Agar model eksponentlangan shaklda yozilishi kerak bo'lsa, unda qiziqish bashoratchisi x + δ va x natija uchun m natija uchun referent guruhga baholanadi, bu erda δ bizni qiziqtirgan predikatorning o'zgarishi (δ an'anaviy ravishda modeldagi boshqa o'zgaruvchilar doimiy ravishda saqlanib turganda, biriga o'rnatilgan). Agar biz ularning nisbatlarini olsak, bu nisbat ikki ehtimollikning nisbati, nisbiy xavfga kamayadi. Shu ma'noda, yuqori darajali multinomial logit koeffitsienti nisbiy xavfni baholashni ta'minlaydi. Biroq, koeffitsient koeffitsienti odatda koeffitsientlar nisbati sifatida talqin etiladi. Nisbatan xavf stavkalarining standart talqini taxminiy o'zgaruvchining birlik o'zgarishi uchun,Referents guruhga nisbatan m natijaning nisbiy xavf nisbati, modeldagi o'zgaruvchilar doimiy ravishda saqlangan holda, tegishli parametrlarni baholash koeffitsienti bilan o'zgarishi kutilmoqda.

o'rta sesga nisbatan past ses

ilm-fan- Bu bir birlik ko'paytirish uchun xavf darajasi fankam ball kichik tadbirkorliko'rta nisbatan kichik tadbirkorlikmodeli boshqa parametrlarga qattiq bo'lib, deb berilgan darajasi. Agar mavzu fan bo'yichatest natijalarini bir birlikka oshirishi kerak bo'lsa, modeldagi boshqa o'zgaruvchilar doimiy ravishda saqlanib turganda , o'rtacha seslarganisbatan past sesningnisbiy xavfi 0,977 ga kamayishi kutilgan bo'lar edi. Shunday qilib, bir bir birlik ziyoda berilgan fan, past bo'lish nisbiy xavfini kichik tadbirkorlik sub'ektlariningmodeldagi boshqa o'zgaruvchilar doimiy ravishda ushlab turilganda, guruh 0,977 barobar ko'proq bo'lishi mumkin. Umuman olganda, agar fan fanidantest natijalarini oshirishi kerak bo'lsa, ular past seslarganisbatan o'rta seslargatushishi kutilgan bo'lar edi .

socst- Bu modeldagiboshqa o'zgaruvchilar doimiy ravishda saqlanib turilishinihisobga olib, past sesuchun o'rtacha sesdarajasiga nisbatan bir birlik o'sish nisbiy xavf nisbati . Predmeti uni oshirish uchun bo'lsa edi socstbir birlik sinov hisobida, past uchun nisbiy xavf kichik tadbirkorliko'rta nisbatan kichik tadbirkorlik sub'ektlariningsobit qoladi modeli boshqa o'zgaruvchilar berilgan 0.962 bir omil tomonidan kamaytirish kutilayotgan edi.

ayol- bu past uchun erkaklarga qiz bilan taqqoslab nisbiy xavf nisbati kichik tadbirkorliko'rta nisbatan kichik tadbirkorlikmodeli boshqa parametrlarga qattiq bo'lib, deb berilgan darajasi. Erkaklarga nisbatan ayollarda uchun, past uchun nisbiy xavf kichik tadbirkorliko'rta nisbatan kichik tadbirkorlik sub'ektlariningsobit qoladi modeli boshqa o'zgaruvchilar berilgan 2.263 omili ortishi kutilmoqda edi.

o'rta sesga nisbatan yuqori ses

fan- bu modeldagi boshqa o'zgaruvchilar doimiy ravishda saqlanib turilishini hisobga olib, yuqori sesuchun fandarajasining o'rtacha sesdarajasiga nisbatan bir birlik o'sishining nisbiy xavf nisbati . Agar mavzu fan bo'yichatest natijalarini bir birlikka oshirishi kerak bo'lsa, modeldagi boshqa o'zgaruvchilar doimiy ravishda saqlanib turadigan bo'lsa , o'rta seslarganisbatan yuqori sesuchun nisbiy xavf 1,023 ga ko'payishi kutilgan bo'lar edi.

socst- Bu modeldagiboshqa o'zgaruvchilar doimiyligini hisobga olgan holda, yuqori sesuchun o'rtacha sesdarajasiga nisbatan bir birlik o'sish uchun nisbiy xavf nisbati . Mavzusi, ularning oshirish uchun bo'lsa edi socstbir birlik sinov hisobni, yuqori nisbiy xavf kichik tadbirkorliko'rta nisbatan kichik tadbirkorlik sub'ektlariningsobit qoladi modeli boshqa o'zgaruvchilar berilgan 1.043 omili ortishi kutilmoqda edi.

ayol- bu yuqori uchun erkaklarga qiz bilan taqqoslab nisbiy xavf nisbati kichik tadbirkorliko'rta nisbatan kichik tadbirkorlikmodeli boshqa parametrlarga qattiq bo'lib, deb berilgan darajasi. Erkaklarga nisbatan ayollarda uchun, yuqori nisbiy xavf kichik tadbirkorliko'rta nisbatan kichik tadbirkorlik sub'ektlariningsobit qoladi modeli boshqa o'zgaruvchilar berilgan 0.968 bir omil tomonidan kamaytirish kutilayotgan edi.

b. [95% Konf. Interval]- Bu boshqa taxminchilar modelida berilgan nisbiy xavf nisbati uchun CI. 95% ishonch darajasiga ega bo'lgan ushbu bashoratchi uchun biz mnatija bilan referent guruhni taqqoslaydigan "haqiqiy" populyatsiyaning nisbiy xavf nisbati intervalning pastki va yuqori chegarasi o'rtasida ekanligiga 95% aminmiz deb aytamiz . CI ning afzalligi shundaki, u tasviriydir; u "haqiqiy" nisbiy xavf nisbati yotishi mumkin bo'lgan oraliqni ta'minlaydi.

Onlayn kazino
O'yin -kulgi avtomatlari
Onlaynkazino

Bizning yangiliklarimizga obuna bo'lish orqali birinchi eksklyuziv taklifni oling va eng yaxshi onlayn kazinolarda har kungi ajoyib chegirmalarimizdan foydalaning!