Logistik reqressiya və diskriminant təhlili üsulları respondentləri hədəf kateqoriyalar üzrə aydın şəkildə fərqləndirmək lazım olduqda istifadə olunur. Bu halda, qrupların özləri bir variantlı parametrin səviyyələri ilə təmsil olunur. Gəlin logistik reqressiya modelinə daha yaxından nəzər salaq və bunun nə üçün lazım olduğunu öyrənək.
Ümumi məlumat
Logistik reqressiyanın istifadə olunduğu problemə misal olaraq respondentlərin xardal alan və almayan qruplara təsnif edilməsini göstərmək olar. Fərqləndirmə sosial-demoqrafik xüsusiyyətlərə uyğun olaraq həyata keçirilir. Bunlara, xüsusən də yaş, cins, qohumların sayı, gəlir və s. daxildir. Əməliyyatlarda fərqləndirmə meyarları və dəyişən var. Sonuncu, əslində, respondentlərin bölünməli olduğu hədəf kateqoriyaları kodlaşdırır.
Nüanslar
Demək lazımdır ki, logistik reqressiyanın tətbiq olunduğu halların diapazonu diskriminant təhlili ilə müqayisədə çox dardır. Bu baxımdan sonuncunun universal diferensiallaşdırma metodu kimi istifadəsi nəzərdə tutulurdaha çox üstünlük verilir. Üstəlik, ekspertlər ayrı-seçkilik analizi ilə təsnifat tədqiqatlarına başlamağı tövsiyə edirlər. Və yalnız nəticələrlə bağlı qeyri-müəyyənlik olduqda, logistik reqressiyadan istifadə edə bilərsiniz. Bu ehtiyac bir neçə amillə bağlıdır. Logistik reqressiya müstəqil və asılı dəyişənlərin növü haqqında aydın bir anlayış olduqda istifadə olunur. Müvafiq olaraq, 3 mümkün prosedurdan biri seçilir. Diskriminant analizində tədqiqatçı həmişə bir statik əməliyyatla məşğul olur. O, istənilən miqyaslı bir asılı və bir neçə müstəqil kateqoriyalı dəyişəni əhatə edir.
Baxışlar
Logistik reqressiyadan istifadə edən statistik tədqiqatın vəzifəsi konkret respondentin müəyyən qrupa təyin olunma ehtimalını müəyyən etməkdir. Fərqləndirmə müəyyən parametrlərə görə həyata keçirilir. Təcrübədə, bir və ya bir neçə müstəqil amilin dəyərlərinə görə, respondentləri iki qrupa bölmək mümkündür. Bu halda binar logistik reqressiya baş verir. Həmçinin, göstərilən parametrlər ikidən çox qrupa bölünərkən istifadə edilə bilər. Belə bir vəziyyətdə multinomial logistik reqressiya baş verir. Nəticədə qruplar tək dəyişənin səviyyələrində ifadə edilir.
Nümunə
Deyək ki, respondentlərin Moskva ətrafında torpaq sahəsi almaq təklifində maraqlı olub-olmaması sualına cavabları var. Seçimlər "yox"və bəli. Potensial alıcıların qərarında hansı amillərin üstünlük təşkil etdiyini öyrənmək lazımdır. Bunun üçün respondentlərə ərazinin infrastrukturu, paytaxta olan məsafə, ərazinin sahəsi, yaşayış binasının olması/olmaması və s. haqqında suallar verilir. Binar reqressiyadan istifadə edərək, onu paylamaq olar. Respondentlər iki qrupa bölünür. Birinciyə alışda maraqlı olanlar - potensial alıcılar, ikincisi isə müvafiq olaraq belə bir təkliflə maraqlanmayanlar olacaq. Hər bir respondent üçün əlavə olaraq, bu və ya digər kateqoriyaya aid edilmə ehtimalı hesablanacaq.
Müqayisəli xüsusiyyətlər
Yuxarıdakı iki seçimdən fərq qrupların müxtəlif sayı və asılı və müstəqil dəyişənlərin növüdür. Binar reqressiyada, məsələn, ikitərəfli amilin bir və ya bir neçə müstəqil şərtlərdən asılılığı öyrənilir. Üstəlik, sonuncu hər hansı bir miqyaslı ola bilər. Multinomial reqressiya bu təsnifat variantının variasiyası hesab olunur. Orada 2-dən çox qrup asılı dəyişənə aiddir. Müstəqil amillərin ya sıra, ya da nominal şkalası olmalıdır.
Spss-də logistik reqressiya
11-12 statistik paketində təhlilin yeni versiyası - ordinal təqdim edildi. Bu üsuldan asılı faktor eyni adlı (sıralı) şkala aid olduqda istifadə olunur. Bu halda, müstəqil dəyişənlər müəyyən bir növdən seçilir. Onlar ya sıralı, ya da nominal olmalıdırlar. Bir neçə kateqoriyaya təsnifat ən çox hesab olunuruniversal. Bu üsul logistik reqressiyadan istifadə edən bütün tədqiqatlarda istifadə edilə bilər. Bununla belə, modelin keyfiyyətini yaxşılaşdırmağın yeganə yolu hər üç texnikadan istifadə etməkdir.
Növbəti təsnifat
Demək lazımdır ki, əvvəllər statistik paketdə ordinal miqyaslı asılı amillər üçün ixtisaslaşdırılmış təhlilin aparılması üçün tipik imkan yox idi. 2-dən çox qrupu olan bütün dəyişənlər üçün multinominal variantdan istifadə edilmişdir. Nisbətən yaxınlarda tətbiq edilən sıra analizi bir sıra xüsusiyyətlərə malikdir. Onlar miqyasın xüsusiyyətlərini nəzərə alırlar. Eyni zamanda, tədris vəsaitlərində ordinal logistik reqressiya çox vaxt ayrıca bir texnika kimi qəbul edilmir. Bunun səbəbi aşağıdakılardır: ordinal analizin multinomialdan əhəmiyyətli üstünlüyü yoxdur. Tədqiqatçı həm sıra, həm də nominal asılı dəyişənin mövcudluğunda sonuncudan yaxşı istifadə edə bilər. Eyni zamanda, təsnifat prosesləri özləri demək olar ki, bir-birindən fərqlənmir. Bu o deməkdir ki, sıra analizinin aparılması heç bir çətinlik yaratmayacaq.
Analiz seçimi
Gəlin sadə bir halı - ikili reqressiyanı nəzərdən keçirək. Tutaq ki, marketinq tədqiqatı prosesində müəyyən bir paytaxt universitetinin məzunlarına olan tələbat qiymətləndirilir. Anketdə respondentlərə suallar verilib, o cümlədən:
- İşlə məşğulsunuz? (ql).
- Məzun ilini daxil edin (q 21).
- Orta qiymət nədirburaxılış balı (orta).
- Cins (q22).
Lojistik reqressiya ql dəyişəninə aver, q 21 və q 22 müstəqil amillərin təsirini qiymətləndirəcək. Sadə dillə desək, təhlilin məqsədi sahə, məzuniyyət ili və GPA haqqında məlumat əsasında məzunların ehtimal olunan işlə təminatlarını müəyyən etmək olacaq.
Logistik Reqressiya
İkili reqressiyadan istifadə edərək parametrləri təyin etmək üçün Analiz►Reqressiya►İkili Logistik menyusundan istifadə edin. Logistic Regression pəncərəsində solda mövcud dəyişənlər siyahısından asılı faktoru seçin. Bu ql. Bu dəyişən Dependent sahəsinə yerləşdirilməlidir. Bundan sonra, Covariates süjetinə müstəqil amilləri daxil etmək lazımdır - q 21, q 22, aver. Sonra onları təhlilinizə necə daxil edəcəyinizi seçməlisiniz. Müstəqil amillərin sayı 2-dən çox olarsa, defolt olaraq təyin olunan bütün dəyişənlərin eyni vaxtda tətbiqi üsulu istifadə olunur, lakin addım-addım. Ən məşhur yol Geriyə: LR-dir. Seç düyməsini istifadə edərək, siz tədqiqata bütün respondentləri deyil, yalnız konkret hədəf kateqoriyasını daxil edə bilərsiniz.
Kateqorik Dəyişənləri Müəyyən Edin
Müstəqil dəyişənlərdən biri 2-dən çox kateqoriya ilə nominal olduqda Kateqoriya düyməsi istifadə edilməlidir. Bu vəziyyətdə, Kateqorik Dəyişənləri müəyyənləşdirin pəncərəsində, Kateqorik Kovariativlər bölməsində məhz belə bir parametr yerləşdirilir. Bu nümunədə belə dəyişən yoxdur. Bundan sonra, açılan siyahıda Kontrast gəlirSapma elementini seçin və Dəyişdir düyməsini basın. Nəticədə, hər bir nominal amildən bir neçə asılı dəyişən formalaşacaq. Onların sayı ilkin vəziyyətin kateqoriyalarının sayına uyğundur.
Yeni Dəyişənləri Yadda saxlayın
Tədqiqatın əsas dialoq qutusunda Saxla düyməsini istifadə edərək yeni parametrlərin yaradılması təyin edilir. Onlar reqressiya prosesində hesablanmış göstəriciləri ehtiva edəcəklər. Xüsusilə, siz müəyyən edən dəyişənlər yarada bilərsiniz:
- Xüsusi təsnifat kateqoriyasına aiddir (Qrup üzvü).
- Hər bir tədqiqat qrupuna respondentin təyin edilməsi ehtimalı (Ehtimallar).
Seçimlər düyməsini istifadə edərkən tədqiqatçı heç bir əhəmiyyətli seçim əldə etmir. Müvafiq olaraq, buna məhəl qoyula bilməz. "OK" düyməsini kliklədikdən sonra təhlilin nəticələri əsas pəncərədə görünəcək.
Adekvatlıq və logistik reqressiya üçün keyfiyyət yoxlanışı
Model əmsallarının Omnibus Testləri cədvəlini nəzərdən keçirin. Modelin yaxınlaşma keyfiyyətinin təhlilinin nəticələrini göstərir. Addım-addım seçim təyin olunduğuna görə, son mərhələnin nəticələrinə baxmaq lazımdır (Addım2). Yüksək əhəmiyyətlilik dərəcəsi ilə növbəti mərhələyə keçərkən Xi-kvadrat göstəricisində artım aşkar edilərsə, müsbət nəticə nəzərə alınacaq (Siq. < 0,05). Modelin keyfiyyəti Model xəttində qiymətləndirilir. Mənfi qiymət alınarsa, lakin modelin ümumi yüksək əhəmiyyətliliyi ilə əhəmiyyətli hesab edilmirsə, sonuncupraktiki olaraq uyğun hesab edilə bilər.
Cədvəllər
Model Xülasəsi qurulmuş model (R Kvadrat indeksi) tərəfindən təsvir edilən ümumi dispersiya indeksini qiymətləndirməyə imkan verir. Nagelker dəyərindən istifadə etmək tövsiyə olunur. Nagelkerke R Square parametri 0,50-dən yuxarı olarsa, müsbət göstərici hesab edilə bilər. Bundan sonra təsnifatın nəticələri qiymətləndirilir, burada tədqiq olunan bu və ya digər kateqoriyaya aid faktiki göstəricilər reqressiya modeli əsasında proqnozlaşdırılan göstəricilərlə müqayisə edilir. Bunun üçün Təsnifat Cədvəlindən istifadə olunur. O, həmçinin nəzərdən keçirilən hər bir qrup üçün diferensasiyanın düzgünlüyü haqqında nəticə çıxarmağa imkan verir.
Aşağıdakı cədvəl təhlilə daxil edilmiş müstəqil amillərin, eləcə də hər bir standartlaşdırılmamış logistik reqressiya əmsalının statistik əhəmiyyətini öyrənmək imkanı verir. Bu göstəricilərə əsasən seçmədə olan hər bir respondentin müəyyən qrupa mənsubluğunu proqnozlaşdırmaq olar. Saxla düyməsini istifadə edərək, yeni dəyişənlər daxil edə bilərsiniz. Onlar müəyyən təsnifat kateqoriyasına aid olmaq (Predictedcategory) və bu qruplara daxil olma ehtimalı (Predicted probabilities Membership) haqqında məlumatları ehtiva edəcək. "OK" düyməsini kliklədikdən sonra hesablama nəticələri Multinomial Logistic Regression-un əsas pəncərəsində görünəcək.
Tədqiqatçı üçün vacib olan göstəriciləri özündə əks etdirən birinci cədvəl Model Uyğunlaşdırma Məlumatıdır. Statistik əhəmiyyətin yüksək səviyyəsi yüksək keyfiyyət vəpraktiki məsələlərin həllində modeldən istifadənin uyğunluğu. Digər əhəmiyyətli cədvəl Pseudo R-Square-dir. Bu, təhlil üçün seçilmiş müstəqil dəyişənlər tərəfindən təyin olunan asılı amildə ümumi dispersiya nisbətini qiymətləndirməyə imkan verir. Ehtimal nisbəti testləri cədvəlinə əsasən, sonuncunun statistik əhəmiyyəti haqqında nəticə çıxara bilərik. Parametr Təxminləri standartlaşdırılmamış əmsalları əks etdirir. Onlar tənliyin qurulmasında istifadə olunur. Bundan əlavə, dəyişənlərin hər bir kombinasiyası üçün onların asılı faktora təsirinin statistik əhəmiyyəti müəyyən edilmişdir. Eyni zamanda, marketinq tədqiqatlarında respondentləri kateqoriyalara görə fərdi olaraq deyil, hədəf qrupun bir hissəsi kimi fərqləndirmək çox vaxt zəruri olur. Bunun üçün Müşahidə Edilən və Proqnozlaşdırılan Tezliklər cədvəlindən istifadə olunur.
Praktik tətbiq
Nəzərdə tutulan təhlil üsulu treyderlərin işində geniş istifadə olunur. 1991-ci ildə logistik sigmoid reqressiya göstəricisi hazırlanmışdır. Bu, ehtimal olunan qiymətləri "həddən artıq qızdırmadan" əvvəl proqnozlaşdırmaq üçün istifadəsi asan və effektiv vasitədir. Göstərici diaqramda iki paralel xəttdən ibarət kanal kimi göstərilir. Onlar trenddən bərabər məsafədədirlər. Dəhlizin eni yalnız vaxt çərçivəsindən asılı olacaq. Göstərici demək olar ki, bütün aktivlərlə işləyərkən istifadə olunur - valyuta cütlərindən qiymətli metallara qədər.
Təcrübədə alətdən istifadə üçün 2 əsas strategiya işlənib hazırlanmışdır: qırılma üçün vənövbə üçün. Sonuncu halda treyder kanal daxilində qiymət dəyişikliklərinin dinamikasına diqqət yetirəcək. Dəyər dəstək və ya müqavimət xəttinə yaxınlaşdıqca, hərəkətin əks istiqamətdə başlayacağı ehtimalına mərc qoyulur. Qiymət yuxarı sərhədə yaxınlaşarsa, o zaman aktivdən xilas ola bilərsiniz. Əgər aşağı hədddədirsə, onda satın almağı düşünməlisiniz. Sökülmə strategiyası sifarişlərin istifadəsini nəzərdə tutur. Onlar nisbətən kiçik bir məsafədə məhdudiyyətlərdən kənarda quraşdırılır. Nəzərə alsaq ki, qiymət bəzi hallarda onları qısa müddətə pozur, siz onu təhlükəsiz oynamalı və itkiləri dayandırmalısınız. Eyni zamanda, təbii ki, seçilmiş strategiyadan asılı olmayaraq, treyder bazarda yaranmış vəziyyəti mümkün qədər sakit qavramalı və dəyərləndirməlidir.
Nəticə
Beləliklə, logistik reqressiyanın istifadəsi respondentləri verilmiş parametrlərə görə tez və asanlıqla kateqoriyalara ayırmağa imkan verir. Təhlil edərkən hər hansı bir xüsusi üsuldan istifadə edə bilərsiniz. Xüsusilə, multinomial reqressiya universaldır. Bununla belə, ekspertlər yuxarıda təsvir edilən bütün üsulları birlikdə istifadə etməyi məsləhət görürlər. Bunun səbəbi, bu halda modelin keyfiyyətinin əhəmiyyətli dərəcədə yüksək olacağıdır. Bu da öz növbəsində onun tətbiq dairəsini genişləndirəcək.
