الانحدار اللوجستي: النموذج والطرق

طرق الانحدار اللوجستي ويتم استخدام تحليل التمييز بعد ذلك ،عندما يكون من الضروري التمييز بوضوح بين المستجيبين حسب الفئات المستهدفة. في هذه الحالة ، يتم تمثيل المجموعات نفسها بمستويات معلمة أحادية فريدة. دعونا النظر بالتفصيل نموذج الانحدار اللوجستي واكتشف أيضًا سبب الحاجة إليها.

معلومات عامة

مثال على مشكلة في حلها الانحدار اللوجستية، تصنيف المستجيبين وفقا لالمجموعات التي تشتري ولا تشتري الخردل. يتم التفريق 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

تجدر الإشارة إلى أن مجموعة من الحالات التي الانحدار اللوجستية، أضيق بكثير من التمييزتحليل. في هذا الصدد ، يعتبر استخدام هذا الأخير كطريقة عالمية للتمييز أفضل. علاوة على ذلك ، يوصي الخبراء ببدء دراسات تصنيف مع تحليل تمييزي. وفقط في حالة عدم اليقين للنتائج يمكنك استخدام الانحدار اللوجستي. هذه الحاجة ترجع إلى بعض العوامل. الانحدار اللوجستي يتم استخدامه عندما يكون هناك فهم واضح للنوع من المتغيرات المستقلة وغير المستقلة. 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

مهمة البحوث الإحصائية ، والتي تستخدم الانحدار اللوجستيةهو تحديد احتمال ذلكسيتم تعيين أحد المستجيبين إلى مجموعة معينة. يتم التفريق وفقا لمعايير معينة. في الممارسة العملية ، وفقا لقيم واحد أو عدة عوامل مستقلة ، يمكن تصنيف المستجيبين إلى مجموعتين. في هذه الحالة ، الانحدار اللوجستي الثنائي. أيضا ، يمكن استخدام المعلمات المحددةعندما تنقسم إلى مجموعات من أكثر من اثنين. في هذه الحالة ، هناك الانحدار اللوجستي متعدد الحدود. يتم التعبير عن المجموعات الناتجة بمستويات متغير واحد.

مثال

افترض أن هناك إجابات من المستجيبين على السؤالسواء كانوا مهتمين بعرض لشراء أرض في ضواحي موسكو. الخيارات 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.

الخصائص المقارنة

الفرق بين الخيارين المذكورين أعلاه ،يتكون في عدد مختلف من المجموعات ونوع المتغيرات التابعة والمستقلة. في الانحدار الثنائي ، على سبيل المثال ، يتم دراسة اعتماد العامل ثنائي التفرع على واحد أو أكثر من الشروط المستقلة. هذا الأخير يمكن أن يكون أي نوع من المقياس. يعتبر الانحدار متعدد الحدود تباينًا في خيار التصنيف هذا. في المتغير التابع هناك أكثر من مجموعتين. يجب أن يكون للعوامل المستقلة إما ترتيباً أو مقياساً اسمياً.

الانحدار اللوجستي في spss

في الحزمة الإحصائية 11-12 ، جديدالبديل للتحليل - ترتيبي. يتم استخدام هذه الطريقة في الحالة التي يشير فيها العامل التابع إلى نفس المقياس (الترتيبي). في هذه الحالة ، يتم تحديد المتغيرات المستقلة من نوع واحد محدد. يجب أن تكون إما ترتيبية أو رمزية. يعتبر التصنيف حسب فئات متعددة الأكثر عالمية. هذه الطريقة يمكن استخدامها في جميع الدراسات التي الانحدار اللوجستي. تحسين جودة النموذجومع ذلك ، فمن الممكن فقط بمساعدة جميع التقنيات الثلاثة.

تصنيف ترتيبي

من الجدير بالذكر في وقت سابق في الحزمة الإحصائيةلم يتم توفير إمكانية نموذجية لإجراء تحليل متخصص للعوامل التابعة ذات المقياس الترتيبي. بالنسبة لجميع المتغيرات ذات عدد المجموعات الأكبر من 2 ، تم استخدام متغير متعدد الحدود. قدم تحليلًا تراتبيًا تم تقديمه مؤخرًا عددًا من الميزات. يأخذون بعين الاعتبار خصوصيات المقياس. في الوقت نفسه في الأدلة المنهجية ، وترتيبي الانحدار اللوجستي في كثير من الأحيان لا يعتبر بمثابة جهاز منفصل. ويرجع ذلك إلى ما يلي: التحليل الترتيبي ليس له أي مزايا هامة على متعدد الحدود. يجوز للباحث استخدام هذا الأخير إذا كان هناك متغير ترتيبي اسمي وترتيبي. في نفس الوقت ، لا تختلف عمليات التصنيف نفسها كثيرًا عن بعضها البعض. وهذا يعني أن إجراء تحليل تراتبي لن يسبب أي صعوبات.

خيار التحليل

النظر في حالة بسيطة - الانحدار الثنائي. لنفترض ، في عملية البحث التسويقي ، أن أهمية خريجي جامعة معينة في العاصمة تُقدَّر. في الاستبيان ، تم طرح الأسئلة على المشاركين ، بما في ذلك:

1. هل انت تعمل (QL).
2. يرجى الإشارة إلى سنة التخرج (س 21).
3. ما هو متوسط ​​نقطة التخرج (المتوسط).
4. الجنس (q22).

الانحدار اللوجستي سيقيم تأثير العوامل المستقلةالمتوسط ​​، q 21 و q 22 إلى متغير ql. 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 ثنائيالانحدار ، يجب عليك استخدام القائمة Analyze►Regression►Binary Logistic. في نافذة Logistic Regression ، تحتاج إلى تحديد العامل التابع في القائمة اليسرى للمتغيرات المتاحة. هو QL. يجب وضع هذا المتغير في الحقل التابع. بعد ذلك ، يجب إدخال عوامل مستقلة في موقع المتغيرات المشتركة - q 21 ، q 22 ، المتوسط. ثم تحتاج إلى اختيار طريقة لإدراجها في التحليل. إذا كان عدد العوامل المستقلة أكبر من 2 ، فلن يتم استخدام طريقة الإدخال المتزامن لجميع المتغيرات ، والتي يتم تثبيتها بشكل افتراضي ، ولكن بطريقة خطوة بخطوة. تعتبر الطريقة الأكثر شيوعًا أن تكون متخلفة: LR. باستخدام الزر "تحديد" ، لا يمكنك تضمين جميع المستجيبين في الدراسة ، ولكن فقط فئة مستهدفة محددة.

تحديد المتغيرات الفئوية

يجب استخدام الزر Categorical فيالحالة ، عندما يكون أحد المتغيرات المستقلة رمزيًا مع عدد الفئات الأكبر من 2. في هذه الحالة ، في نافذة تعريف متغيرات التصنيف ، يتم وضع هذه المعلمة في قسم Covorates Covorates. في هذا المثال ، لا يوجد مثل هذا المتغير. بعد ذلك ، في القائمة المنسدلة للتناقض ، حدد الانحراف واضغط على زر تغيير. ونتيجة لذلك ، سيتم تشكيل العديد من المتغيرات التابعة من كل عامل اسمي. عددهم يناظر عدد فئات الشرط الأصلي.

احفظ متغيرات جديدة

باستخدام زر حفظ في مربع الحوار الرئيسييخلق البحوث معالم جديدة. سوف تحتوي على مؤشرات محسوبة في عملية الانحدار. على وجه الخصوص ، يمكنك إنشاء المتغيرات التي تحدد:

1. تنتمي إلى فئة محددة من التصنيف (عضوية المجموعة).
2. احتمال تعيين المستفتى لكل مجموعة دراسة (الاحتمالات).

عند استخدام زر الخيارات ، لا يقوم الباحث بذلكيتلقى أي فرص كبيرة. وفقا لذلك ، يمكن تجاهلها. بعد النقر على زر "موافق" ، سيتم عرض نتائج التحليل في النافذة الرئيسية.

مراقبة الجودة من كفاية والانحدار اللوجستي

ضع في اعتبارك جدول Omnibus Testsof Modelمعاملات. يعرض نتائج تحليل جودة نموذج التقريب. فيما يتعلق بحقيقة أنه تم تحديد إصدار خطوة بخطوة ، فمن الضروري النظر إلى نتائج المرحلة الأخيرة (الخطوة 2). سيتم النظر في نتيجة إيجابية تؤدي إلى زيادة في مؤشر مربع Chi عند الانتقال إلى المرحلة التالية مع درجة عالية من الأهمية (Sig. <0.05). يتم تقييم جودة النموذج في سطر النموذج. إذا تم الحصول على قيمة سالبة ، لكنها لا تعتبر ذات أهمية كبيرة في الأهمية العامة للنموذج ، يمكن اعتبار هذا الأخير مفيدًا من الناحية العملية.

الجداول

يوفر ملخص النموذج فرصة لتقييم المؤشرمن التباين الكلي الذي يصفه النموذج الذي تم إنشاؤه (مؤشر R Square). من المستحسن استخدام قيمة Nagelker. مؤشر إيجابي هو المعلمة Nagelkerke R Square ، إذا كانت أعلى من 0.50. بعد ذلك ، يتم تقييم نتائج التصنيف ، حيث يتم مقارنة المؤشرات الفعلية الخاصة بالانتماء إلى فئة واحدة أو غيرها من الفئات المدروسة مع تلك المتوقعة على أساس نموذج الانحدار. للقيام بذلك ، استخدم جدول التصنيف. كما يسمح للمرء لاستخلاص استنتاجات حول صحة التمايز لكل مجموعة قيد النظر.

يوفر الجدول التالي فرصة لتوضيح الأهمية الإحصائية للعوامل المستقلة التي تم إدخالها في التحليل ، بالإضافة إلى كل معيار غير قياسي معامل الانحدار اللوجستي. على أساس هذه المؤشرات ، يمكنك ذلكتوقع هوية كل مستجيب في العينة إلى مجموعة معينة. باستخدام زر حفظ ، يمكنك إدخال المتغيرات الجديدة. وسوف تحتوي على معلومات حول الانتماء إلى فئة تصنيف محددة (Predictedcategory) واحتمال إدراجها في هذه المجموعات (عضوية الاحتمالات المتوقعة). بعد النقر فوق "موافق" ، تظهر نتائج العمليات الحسابية في النافذة الرئيسية لحدوث انحدار لوجستي متعدد الحدود.

الجدول الأول ، التي يوجد فيها أهميةأرقام الباحث ، - نموذج المعلومات المناسب. المستوى العالي من الأهمية الإحصائية سيشير إلى الجودة العالية والملاءمة لاستخدام النموذج في حل المشكلات العملية. وهناك جدول آخر مهم هو Pseudo R-Square. يسمح لنا بتقييم حصة التباين الكلي في العامل التابع ، والذي يتم تحديده من خلال المتغيرات المستقلة المختارة للتحليل. وفقا للجدول "اختبار نسبة الاحتمال" يمكنك استخلاص استنتاجات حول الأهمية الإحصائية لهذا الأخير. في تقديرات البارامترات ، تنعكس المعاملات غير الموحدة. يتم استخدامها في بناء المعادلة. بالإضافة إلى ذلك ، لكل مجموعة من المتغيرات ، تم تحديد الأهمية الإحصائية لتأثيرها على العامل التابع. في الوقت نفسه ، في أبحاث التسويق ، غالباً ما تكون هناك حاجة للتمييز حسب فئة المستجيبين ، وليس بشكل فردي ، ولكن كجزء من المجموعة المستهدفة. للقيام بذلك ، استخدم الجدول Observedand Predicted Frequencies.

التطبيق العملي

طريقة التحليل المستخدمة مستخدمة على نطاق واسعالتجار. 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.

من الناحية العملية ، تم تطوير إستراتيجيتين رئيسيتينتطبيق الأداة: على انهيار وعلى منعطف. في الحالة الأخيرة ، سوف يسترشد المتداول بديناميكيات تغير السعر داخل القناة. عندما تقترب التكلفة من خط الدعم أو المقاومة ، يتم المراهنة على احتمال أن الحركة ستبدأ في الاتجاه المعاكس. إذا اقترب السعر من الحد الأعلى عن كثب ، فيمكن التخلص من الأصل. إذا كان الحد الأدنى ، فيجب التفكير في الاستحواذ. تتضمن استراتيجية الانهيار استخدام الأوامر. وهي تقع خارج حدود مسافة صغيرة نسبيا. مع الأخذ في الاعتبار أن السعر في عدد من الحالات ينتهكها لفترة قصيرة ، يجب عليك إعادة التأمين وتثبيت وقف الخسارة. في الوقت نفسه ، وبطبيعة الحال ، بغض النظر عن الاستراتيجية المختارة ، يجب على التاجر أن يكون باردا وهادئا قدر الإمكان لتصور وتقييم الوضع الذي نشأ في السوق.

استنتاج

وبالتالي ، فإن تطبيق الانحدار اللوجستييسمح لك بسرعة وببساطة تصنيف المستجيبين إلى فئات وفقا للمعلمات المحددة. في التحليل ، يمكنك استخدام أي طريقة معينة. على وجه الخصوص ، الانحدار متعدد الحدود هو متعدد الجوانب. ومع ذلك ، يوصي الخبراء باستخدام جميع الأساليب المذكورة أعلاه في المجمع. هذا يرجع إلى حقيقة أن جودة النموذج في هذه الحالة ستكون أعلى من ذلك بكثير. هذا ، بدوره ، سوف يوسع نطاق تطبيقه.