Logistic regression: ماڊلز ۽ طريقا

и дискриминантного анализа используются тогда, когда необходимо четко дифференцировать респондентов по целевым категориям. Logistic regression ۽ discriminant تجزيو استعمال ڪري رهيا آهن جڏهن ته ان لاء ضروري آهي واضح respondents ڀاڱا ٽارگيٽ فرق کي. ان کان علاوه، انهن گروپن کي ھڪ univariate سميجي ليول آهن. а также выясним, для чего она нужна. وڌيڪ تفصيل logistic regression ماڊل تي غور ڪيو، گڏو گڏ جيڪي ان لاء هو ٻاهر ڏسي.

خلاصو

, может выступать классификация респондентов по группам покупающих и не покупающих горчицу. ان مسئلي کي هڪ مثال طور، سنڌ جي حل جنهن logistic regression استعمال ڪيو ويندو آهي ۾، گروپ خرید جي respondents جي درجيبندي ٿي سگهي ٿو ۽ ان جي عمل اھر جي خرید نه. هن تفرقي جي سماجي-ڊيموگرافڪ ڪنڀار موجب پيروڪار آهي. انهن ۾ شامل آهي، خاص طور ۾، عمر، جنس، خاندان جي ميمبرن جو انگ، آمدني ۽ پوء تي شامل آهن. فرق ۽ آپريشن ۾ variable کي معيار نه آهي. جنهنڪري ٽارگيٽ درجه بندي جنهن لاء، حقيقت ۾، respondents کي ورهائي سگهي ضرورت encodes.

nuances

, значительно уже, чем для дискриминантного анализа. اهو ڪيس جي حد جنهن ۾ لاڳو regression سنڀار، ته discriminant تجزيي کان گهڻو سوڙهي ته چيو ويندو هجڻ ضروري آهي. ان سلسلي ۾، تفرقي جي لاء هڪ عالمگير جو طريقو جيئن جنهنڪري جي استعمال کان وڌيڪ پسند سمجهيو ويندو آهي. ان کان علاوه، ماهر هڪ درجيبندي مطالعي discriminative تجزيو سان ٿيندڙ جي صلاح. ۽ صرف ان جي نتيجن جي لاء غير يقيني جي صورت ۾ logistic regression استعمال ڪري سگهجي ٿو. هي ضروري ڪيترن ئي عنصر ڄاڻايو آهي. используется при наличии четкого представления о типе независимых и зависимых переменных. Logistic regression جڏهن ڪو آزاد ۽ منحصر variables جي قسم جي باري ۾ هڪ واضح خيال آهي استعمال ڪيو ويندو آهي. مطابق، سنڌ جي چونڊ جي 3 ممڪن طريقيڪار جي هڪ. جڏهن ته discriminant تجزيو، سنڌ جي محقق هميشه هڪ جامد آپريشن مسلمه آهي. ان کي ڪنهن به قسم جي پيماني سان هڪ منحصر ۽ ڪيترن ئي آزاد categorical variables ملوث.

نگارن

, состоит в определении вероятности того, что определенный респондент будет отнесен к той или иной группе. مقصد انگن تحقيق، جنهن هڪ logistic regression استعمال ڪري، تڪرارن ته هڪ خاص respondent هڪ خاص گروپ کي مقرر ڪيو ويو ھوندو جو تعين ڪرڻ لاء آهي. تفرقي ڪجهه اصولن موجب پيروڪار آهي. عملي طور تي، هڪ جي انهيء موجب يا ان کان وڌيڪ آزاد عنصر respondents جي ٻن گروپن ۾ (fall) ٿي سگهي ٿو. . هن معاملي ۾، اتي هڪ انگن logistic regression آهي. به ڏسيل اصولن جي گروپ کي مختص ۾ استعمال ڪري سگهجي ٿو ٻن کان وڏو آهي. اهڙي صورتحال ۾ هڪ multinomial logistic regression نه آهي. سنڌ جي نتيجي ۾ گروپ ڪنهن به هڪ variable جي ليول جو اظهار ڪيو.

مثال

فرض ڪر ته ڇا اهي ماسڪو جي مضافات ۾ زمين حاصل ڪرڻ لاء هڪ آڇ ۾ دلچسپي آهي جو سوال ڪرڻ respondents 'جواب موجود آهن. هن معاملي ۾، جي اختيارن "في الحال" ۽ آهن "جي ها." اسان جيڪي عنصر امڪاني اھا ڳڌي جي فيصلي تي هڪ predominant اثر آهي ٻاهر ڳولڻ جي ضرورت آهي. لاء هن respondent سوال جي سڏجي ٿو جو ڍانچو، سنڌ جي گاديء جي فاصلي تي، زمين جي ايراضي، رهائشي عمارتون جي موجودگي / چئبو آهي ۽ پوء تي جي باري ۾ پڇيو آهي. انگن regression استعمال، respondents جي ٻن گروپن ۾ ڪري سگهجي ٿو. جي حوالي امڪاني اھا ڳڌي، ۽ ٻيو،، تن کي اهڙي هڪ آڇ ۾ دلچسپي نه ٿا - پهرين جن جي خريداري ۾ دلچسپي آهن شامل ٿيندو. هر respondent لاء، ان کان سواء، ان جي اسائنمنٽ جي ممڪن هڪ درجو يا ٻيو ڏوهه ڪيو ويندو.

تقابلي ڪنڀار

ٻن embodiments وسنديون جي مٿان هڪ مختلف تعداد ۾ ۽ گروپن منحصر ۽ آزاد variables جي قسم ۾ سڃاڻي. هڪ انگن regression ۾، مثال طور، هڪ يا هڪ کان وڌيڪ آزاد حالتن کان انحصار dichotomous عنصر جو اڀياس ڪيو. هن معاملي ۾، جنهنڪري پيماني تي ڪنهن به قسم جي ٿي سگهي ٿي. Multinomial regression جي درجيبندي جي نسخي جي هڪ قسم سمجهيو ويندو آهي. اهو وڌيڪ 2 گروپن لاء منحصر variable بابت آهي. آزاد عنصر يا هڪ ordinal يا ڪمان پيماني تي هجڻ ضروري آهي.

spss ۾ Logistic Regression

تسلسل - جي انگن پئڪيج 11-12، جي ڇنڊڇاڻ جو هڪ نئون ورزن متعارف ڪرايو. جڏهن منحصر عامل به ساڳئي نالي سان (ordinal) پيماني بابت اهو طريقو استعمال ڪيو ويندو آهي. هن معاملي ۾ آزاد variables هڪ خاص قسم جي چونڊ. اهي يا ته ordinal يا ڪمان ٿي هجڻ ضروري آهي. ڪيترن ئي ڀاڱا ۾ درجيبندي جي سڀ کان versatile سمجهيو ويندو آهي. هي طريقو سڀني پڙهائي ته logistic regression استعمال ۾ استعمال ڪري سگهجي ٿو. , однако, можно только с помощью всех трех приемов. جي ماڊل جي معيار کي بهتر، جڏهن ته، رڳو سڀ ٽي طريقا استعمال ڪندي ممڪن آهي.

ordinal درجيبندي

اهو به چيو ويندو آهي ته هن انگن پئڪيج ۾ اڳ هڪ ordinal پيماني سان منحصر عنصر لاء هڪ عام specialized تجزيو وضو ڪرڻ جو موقعو مهيا نه ڪيو ويو. سڀ variables، وڌيڪ 2 استعمال multinomial اختيار جي گروپن جي تعداد سان لاء. نسبتا تازو متعارف تسلسل تجزيو خاصيتن جو تعداد ڪئي. انهن جي اڪائونٽ ۾ سنڌ جي پيماني تي ان جي طور تي وٺي. часто не рассматривается как отдельный прием. ان کان علاوه methodological manuals ordinal logistic regression ۾ اڪثر هڪ الڳ استقبال طور تي علاج نه آهي. ان جو سبب اهو ڏنل آهي: سيريل تجزيو multinomial جي حوالي سان ڪنهن به اهم فائدن نه رکندو آھي. جڏهن ته محقق سان گڏ موجودگي ۽ ordinal ۾، جنهنڪري، ۽ ڪمان منحصر variable استعمال ڪري سگهون ٿا. ائين ڪندي ع ۾، سنڌ جي درجيبندي عمل هڪ ٻئي کان لڳ ڀڳ indistinguishable آهن. ان جو مطلب آهي ته گهرائڻ جي حڪم تجزيي ۾ ڪنهن پريشاني جي سبب نه ٿيندو.

اختيارن جي ڇنڊڇاڻ

هڪ انگن regression - جي سادي معاملي تي غور ڪيو. مثال طور، مارڪيٽنگ تحقيق جي عمل ۾ اندازي مطابق ڪجهه ميٽروپوليٽن يونيورسٽي مان گريجوئيشن لاء مطالبو ڪيو. جي questionnaire ۾، respondents سوال ڪيا ويا، شامل آهن:

1. توهان ڪم ڪري رهيا آهن؟ (Ql).
2. سال گريجوئيشن (ق 21) ڄاڻائي.
3. جي ليٽ (aver) جي سراسري ايڊليڊ ڇا آهي.
4. جنس (q22).

позволит оценить воздействие независимых факторов aver, q 21 и q 22 на переменную ql. Logistic regression آزاد عنصر جي اثر aver ق 21 ۽ variable ql تي ق 22 جو تعين ٿيندو،. بس ڪر، هن تجزيي جي مقصد جي ميدان تي معلومات، سال جي آخر ۾، ۽ سراسري طور ايڊليڊ جي بنياد تي گريجوئيشن جو امڪان روزگار جو تعين ڪرڻ لاء آهي.

Logistic Regression

انگن regression استعمال ڪرڻ جي حراست ۾ قائم ڪرڻ، Analyze►Regression►Binary Logistic نامو استعمال. جي Logistic Regression موجود variables منحصر عنصر جي کاٻي لسٽ ۾ چونڊي ڪرڻ ۾. اهي ql آهي. هن variable جي منحصر ميدان ۾ پيل هجي. ق 21، س 22، aver - ته پوء، توهان جي ويب سائيٽ آزاد عنصر Covariates داخل هجڻ ضروري آهي. ان کان پوء اوھان کي انھن جي تجزيي ۾ شامل جي ڪا ٻي واٽ وٺڻ جي ضرورت آهي. جيڪڏهن وڌيڪ 2 جي آزاد عنصر جي تعداد ۾، سڀ variables، جنهن کي ڊفالٽ جي طور تي نصب ڪيل آهي جو simultaneous انتظاميا جو طريقو استعمال نه ڪندا آھن، ۽ قدم به قدم. جڏهن ته سڀ کان وڌيڪ مشهور طرح پٺتي پيل سمجهيو ويندو آهي: LR. هن بٽڻ چونڊي ڪندي، اوھان مڙني respondents جي مطالعي، ۽ رڳو هڪ مخصوص ٽارگيٽ درجي ۾ شامل نه ٿا ڪري سگهو.

Categorical Variables وصف

جي صورت ۾ استعمال ڪرڻ لاء جڏهن variables جي هڪ کان وڌيڪ 2 جي درجه بندي جو تعداد ڪرڻ جي بدعنواني آهي Categorical بٽڻ تي. هن صورتحال ۾، Categorical Variables دري Categorical Covariates وصف زمين تي صرف اهڙي هڪ اختيار رکيل آهي. هن مثال ۾، اهڙي variable مليل آهي. ته بوند-نازل فهرست کان پوء، هن شيء جي ابتڙ انحرافي چونڊيو ۽ بٽڻ تبديل ڪريو تي ڪلڪ ڪريو. نتيجي طور، سنڌ جي منحصر variables جي ڪجهه ئي بدعنواني عامل مان هر هڪ کان ٺاهيل ڪيو ويندو. انهن جي تعداد جي درجه بندي جو اصل شرطن جو انگ ڪري سگهي.

نئون Variables محفوظ

استعمال جو مکيه مطالعي ۾ سانڍيو بٽڻ تي نئين جوڙ dialog خاني پيدا ڪرڻ لاء مقرر آهي. اهي regression جي عمل ۾ ڏوهه انگ رکي ويندي. خاص طور تي، ان variables ته طئي پيدا ڪرڻ ممڪن آهي:

1. درجيبندي (Groupmembership) جي هڪ خاص درجي سان تعلق رکندڙ.
2. هر مطالعي گروپ (Probabilities) ۾ respondents classifying جو احتمال.

جي اختيار بٽڻ محقق استعمال ڪري جڏهن ڪنهن اهم موقعا ملي نه رکندو آھي. مطابق، ان کي نظر انداز ڪري سگهجي ٿو. مکيه ونڊو ۾ "ٺيڪ" بٽڻ نپوڙيان ٿو پوء تجزيو نتيجن کي ڏيکاري ويندي.

logistic regression adequacy جي معيار کي ڪنٽرول

ميز Omnibus Testsof ماڊل Coefficients غور ڪيو وڃي. اهو لڳ ڀڳ ماڊل جي معيار جي تجزيي جي نتيجن کي ڊسپلي ڪندو. هن حقيقت جي incremental اختيار، توهان جي آخري مرحلي (Step2) جي نتيجن کي ڏسي ڪرڻ جي ضرورت آهي ته سبب مقرر ڪئي وئي آهي. هڪ هاڪاري نتيجو، جيڪا هڪ اعلي سند حاصل (الله ڪاڪا حيدرآباد. <0،05) ۾ ايندڙ قدم کي لڌا اضافو ٿيو جنهن ۾ عبوري ۾ چي-چورس انڊيڪس سمجهيو وڃي ها. جي ماڊل جي معيار کي ماڊل قطار ۾ اندازي مطابق آهي. توهان هڪ منفي قدر حاصل ڪري، پر جيڪڏهن مجموعي طور اعلي materiality ماڊل ان کي اهم سمجهيو نه آهي ته، سنڌ جي آخري عمل ڪوئلو سمجهي سگهجي ٿو.

ٽيبل

ماڊل خلاصو پرزا پرزا ڪري انڊيڪس، جنهن جي تعمير ماڊل (شڪل ر مربع) بيان جي هڪ اندازي روزي ڏيندو آھي. اهو قدر Nagelker لاڳو ڪرڻ جي صلاح ڏني آهي. جيڪڏهن ان 0،50 کان اعلي آهي مثبت اشارو، هڪ سميجي Nagelkerke ر مربع طور سمجهي سگهجي ٿو. ان کان پوء سنڌ جي درجيبندي جنهن ۾ هڪ يا اڀياس جي ٻئي درجي سان تعلق رکندڙ جي اصل جو اشارو هن regression ماڊل جي اڳڪٿي جن سان مقابلي ۾ آهن جي نتيجن کي ڪٺي. هن مقصد لاء ميز درجيبندي ٽيبل. اهو به توهان جو سوال ۾ گروپ مان هر هڪ لاء تفرقي جي نموني جي باري ۾ conclusions ٺاهڻ جي اجازت ڏئي ٿو. . هيٺ ڏنل جدول statistically اهم آزاد جي تجزيي سان گڏو گڏ هڪ غير standardized عامل logistic regression ۾ داخل ٿيو عنصر سٽ کي ان لحاظ کان ڪندو. اهي اشارا جي بنياد تي هڪ مخصوص گروپ جي نموني ۾ هر respondent جي ٽڪيٽ گوئي ڪري سگهو ٿا. نئون variables جي بٽڻ سانڍيو استعمال ڪرڻ ۾ داخل ڪري سگهجي ٿو. اهي هڪ خاص درجيبندي درجي (Predictedcategory) جي ميمبر ۽ انهن گروپن ۾ شموليت جو احتمال (اڳڪٿي probabilities رڪنيت) تي معلومات رکي ويندي. مکيه ونڊو ۾ "ٺيڪ" بٽڻ نپوڙيان ٿو پوء ظاهر ٿيندا Multinomial Logistic Regression حساب نتيجا.

پهرين ميز، جنهن جو محقق، لاء اهم اشارا تي مشتمل - ماڊل إله معلومات. انگن اهميت جي هڪ اعلي سطحي جي اعلي معيار ۽ ماڊلز جي عملي مسئلا حل ڪرڻ جي استعمال جي مناسبت تي نڪته ٿيندو. ٻي اهم ميز جي Pseudo آر-مربع آهي. اهو توهان جي منحصر عامل، جنهن ڇنڊڇاڻ لاء منتخب جي آزاد variables جي ڄاڻايو آهي ۾ ڪل ۾ اختلاف جو اندازو اندازي ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو. ٽيبل مطابق تڪرارن ريشو ٽيسٽ جنهنڪري جي انگن اهميت جي باري ۾ conclusions ٺاهڻ چاهيو ٿا. هن سميجي ڪاٿي ڌيان غير standardized coefficients. اهي لاڳاپا وڌائڻ جي تعمير ۾ استعمال ڪيو آهي. ان کان سواء، variables جي هر ميلاپ لاء منحصر عنصر تي سندن اثر جي انگن جيڪا آڌار آهي. ان کان علاوه مارڪيٽ ريسرچ اڪثر respondents جي شعبه فرق کي نه ڌار، پر ٽارگيٽ گروپ جي حصي طور ضروري آهي. هن مقصد لاء ميز Observedand Frequencies اڳڪٿي.

عملي درخواست

تجزيي جي سمجهي طريقو وڏي پيماني تي واپاري جي ڪم ۾ استعمال ٿيندو آهي. 1991 ع ۾، سنڌ جي sigmoid logistic regression اشارو ترقي يافته هئي. هن چيو ته ڪنهن کي-استعمال آسان ۽ موثر اوزار آهي ته انهن جي "overheating" ڪرڻ جو امڪان قيمت گوئي ڪرڻ لاء استعمال ڪري سگهجي ٿو آھي. اشارو هڪ چينل ٻي جاء ۾ پکڙيل ٻه سٽون جي ٺهيل جي صورت ۾ هڪ گراف تي پيش ڪيو ويندو آهي. هنن جو رجحان کان هڪ برابر پنڌ تي ختم. هن لنگهه جي ويڪرائي وانگر مڪمل طور جي وقت تي منحصر ڪري ٿو. هن اشارو جڏهن لڳ ڀڳ سڀني سرمايو سان ڪم ڪري استعمال ڪيو ويندو آهي - ڪرنسي جوڙو کان قيمتي metals ڪرڻ.

breakdown ۽ هڪ بسيجار: رواج ۾، ان جي آلي جي استعمال لاء 2 اهم حڪمت جي روپ ۾. جنهنڪري صورت ۾ تاجر جي چينل جي اندر جي قيمت تبديلين جي Dynamics تي زور ڪندو. تي تڪرارن جي طور تي ان جي حمايت يا مزاحمت ليڪ جي شرح جي قيمت پڙهجي ته تحريڪ جي مخالف طرف ۾ ٿئي ٿو آھي. قيمت ويجهي ئي غالب حد تائين مناسب آهي، ته پوء ان جي سرمايو ختم ڪري سگهجي ٿو. ته ان کي هيٺين حد تي آهي، توهان جي خريداري جي باري ۾ سوچيو وڃي. اهائي breakdown وارنٽن جي استعمال ۾ شامل ٿي. اهي نسبتا مختصر فاصلو جي حدن کان ٻاهر نصب آهن. اڪائونٽ ۾ کڻڻ ته ڪن حالتن ۾ بدران کين هڪ مختصر وقت لاء ڀڃندا آھن، توهان ان کي محفوظ راند ۽ بند-نقصان مقرر ڪرڻ گهرجي. ساڳئي وقت، يقينا، جي پسند حڪمت عملي جي قطع جي تاجر maximize کي coolly سمجهندا آهن ۽ سنڌ جي صورتحال آهي ته مارڪيٽ ۾ arisen ڪري ڇڏيو آهي جو تعين جي ضرورت آهي.

ٿڪل

اهڙيء طرح، logistic regression جي استعمال اوھان کي تڪڙو ۽ آساني سان ئي مخصوص اصولن مطابق ۾ شعبه ۾ respondents categorize ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو. جڏهن هڪ خاص انداز جي لحاظ کان استعمال تجزيو ڪرڻ. خاص طور تي، مختلف multinomial regression جي پتيء کي. تنهن هوندي به، جي ماهرن جو سڀني جي پيچيده ۾ مٿي بيان ڪيل طريقن جي استعمال جي صلاح. هن جي حقيقت اها آهي ته هن معاملي ۾ ماڊل جي معيار بامعني اعلي ٿيندو سبب آهي. هن، موڙ ۾، ان جي درخواست جي حد تائين وسعت.