Statistik qo'llanma: Logistik regressiya

Logistik regressiya va tegishli modellar

Logistik regressiya va tegishli modellar Logistik regressiya modellari toifalarga bog'liq o'zgaruvchilar bilan shug'ullanadi. Kategoriyalar soniga va bu toifalar bo'ladimi yoki yo'qligiga bog'liq
08.09.2021

Logistik regressiya modellari toifalarga bog'liq o'zgaruvchilar bilan shug'ullanadi. Kategoriyalar soniga va ushbu toifalarga buyurtma beriladimi yoki yo'qligiga qarab, turli modellar mavjud.

Modelga umumiy nuqtai

Ikkilik logistik regressiya

Bu erda "ovoz berish" (ha/yo'q) o'zgaruvchisiga bog'liq bo'lgan uchta misol :

logit ovoz yoshi ma'lumoti jinsi

logistika ovozi yoshi ma'lumoti jinsi

logit ovoz yoshi ta'lim jinsi, yoki

Birinchi buyruq logitiv koeffitsientlar bo'yicha model smetalarini ishlab chiqaradi; ikkinchi va uchinchi buyruq ba'zi odamlar "ta'sir koeffitsientlari" deb ataydi, ya'ni mustaqil o'zgaruvchilarning imkoniyatlarga ta'siri.

Variant sifatida siz yozishingiz mumkin

logistika ovoz yoshi ta'lim gender

logit

Bu erda logit oldingi modelni (ta'sir koeffitsientlari bilan) logit koeffitsientli modelga "tarjima qiladi".

Multinomial logistik regressiya

Stata protsedurasi bilan siz o'zgaruvchilarning bir nechta toifadagi (masalan, "A", "B", "S", "D" markali) bog'liq o'zgaruvchiga ta'sirini taxmin qilishingiz mumkin. E'tibor bering, agar bu toifalarga buyurtma berilsa (masalan, "qat'iyan rozi bo'laman", "qat'iyan rozi emasman" kabi), odatda buyurtma qilingan logistika regressiya modeliga ustunlik berish kerak.

mlogit tovar yoshi jinsi klassi, tayanch daromad (2) rrr

Asosiy natija varianti, agar siz Stataning standart, ya'ni eng tez -tez uchraydigan toifasidan chiqmoqchi bo'lsangiz. Boshqa variant - rrr, bu statistikani logit koeffitsientlari o'rniga koeffitsientlar nisbatini (va bog'liq ishonch oraliqlarini) ko'rsatishga olib keladi. E'tibor bering, ba'zi g'alati sabablarga ko'ra, bu erda "nisbiy xavflar" deb ataladi (shuning uchun variant nomi), lekin qo'llanmadagi formuladan ko'rinib turibdiki, hamma narsa siz kutgandek.

Buyurtma qilingan logistika regressiyasi

Aslida, Stata buyurtma qilingan o'zgaruvchini, masalan, abortga bo'lgan munosabatni tahlil qilish uchun bir nechta imkoniyatlarni taklif qiladi. Eng keng tarqalgan model kümülatif logitlarga asoslangan va quyidagicha:

ologit abort yoshi jins sinfi, yoki

Variantlar yoki imkoniyatlar yana ehtimollik jihatidan ta'sir ko'rsatadi.

Probit modellari

Probit modellari logistik regressiya modellariga (yoki logit modellariga) muqobildir. Ikkilik, ko'p uyali va tartibli buyruqlar quyidagicha:

probit yoshi ma'lumoti jinsi
mprobit tovar yoshidagi jinsi klassi, asosiy natija (2)
oprobit abort yoshi jinsi klassi

Effektlarning "chekka" chegaralari bilan talqini

Statistika mustaqil o'zgaruvchilarning natijaga ta'sirini ehtimollik nuqtai nazaridan hisoblashi mumkin yoki so'zma -so'z (bashorat qilingan ehtimolliklar) yoki chegaraviy effektlar (ehtimollik o'zgarishi).

Ikkilik bog'liq o'zgaruvchilar modellari uchun chegaralar

jinsiy aloqa chegaralari Kategorik o'zgaruvchining chegaralari
chegaralar, (yosh = (10 (10) 80)) Metrik o'zgaruvchining chegaralari
chegaralar, dydx (_all) atmeans Boshqa mustaqil o'zgaruvchilarning chegaraviy ta'siri boshqa kovaryatlar bo'yicha
chegaralar, dydx (_all) Barcha kovaryatlarning o'rtacha chegaraviy ta'siri

Ikki turkumdan ortiq bog'liq bo'lgan o'zgaruvchilar uchun chegaralar

Chegaralar, ayniqsa, multinomial model uchun juda muhim, chunki regressiya koeffitsientlari juda chalg'ituvchi bo'lishi mumkin. Ular qaram o'zgaruvchining har bir toifasi uchun alohida olinishi kerak. Bu tartib modeli uchun ham amal qiladi.

Bunga erishish uchun siz yuqorida tavsiflangan barcha buyruqlardan foydalanishingiz mumkin, faqat chegaralar hisoblanadigan toifani ko'rsatuvchi variantni qo'shishingiz mumkin. Bunga erishishning ikkita usuli bor, men buni eng oddiy holat uchun, kategorik mustaqil o'zgaruvchi uchun tasvirlab beraman:

chegara jinsi, bashorat qilish (natija (#3)) Uchinchi toifadagi chegaralar (haqiqiy qiymatidan qat'i nazar)
chegara jinsi, bashorat qilish (natija (3)) "3" deb kodlangan toifadagi chegaralar

Ahamiyatli testlar

Z statistikasiga asoslangan koeffitsientlar bo'yicha ahamiyatlilik testlari eng yaxshi deb hisoblanmaydi. Eng yaxshi test, ehtimollik nisbati statistikasiga asoslangan. Afsuski, hisoblash biroz zerikarli (agar siz o'z kamchiliklariga ega bo'lgan lrdrop1 protsedurasiga murojaat qilmasangiz): Siz avval o'zingizning modelingizdan hisob -kitoblarni saqlashingiz kerak, so'ngra cheklangan modelni hisoblang (masalan, bitta parametr o'rnatilgan model) nol, yoki aslida siz xohlagan cheklovlarga ega model) va nihoyat ikkala modelda ham LR testini o'tkazing. Jarayon quyidagicha:

(m) (o) logvar depvar indvars Birinchi modelni taxmin qilish
taxminlar har qanday nomni saqlaydi Hisob -kitoblar "har qanday nom" matritsasida saqlanadi.
(m) (o) logvar depvar indvars Cheklovlar bilan modelni baholash
har qanday ism. LR testini o'tkazish; Oxirgi nuqtaga e'tibor bering, oxirgi taxmin qilingan model "har qanday nom" modeliga nisbatan sinovdan o'tkazilishi kerak.

Albatta, siz bir nechta modellarni taxmin qilishingiz, hisob -kitoblarni saqlashingiz mumkin (turli nomlar ostida) va keyin sizga yoqadigan har qanday modelni sinab ko'rishingiz mumkin. Siz taxmin qilayotgan modellar bir xil sonlarga ega ekanligiga ishonch hosil qiling va har doim bitta model boshqasiga joylashtirilgan.

Boshqa usul-bu LR testini "qo'lda" (aniqrog'i miya bilan) Stata chiqishidagi log-ehtimolliklar yordamida hisoblash.

Lrdrop1 protsedurasi

Moslashuv o'lchovlari

Ko'p maqsadlar uchun, Stata -ning umumiy modelga mos keladigan chiqishi etarli. Chi-kvadrat modeli (ya'ni, nol modelga nisbatan hozirgi model uchun LR testi) va McFaddenning Pseudo R-kvadratchasi standart chiqishga kiritilgan.

J. Scott Long va Jeremey Freese fitstat to'plamidan bir qator qo'shimcha statistik ma'lumotlarni olish mumkin. Bu paketni quyidagicha o'rnatish mumkin:

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!