לאָגיסטיק ראַגרעשאַן: מאָדעלס און מעטהאָדס

и дискриминантного анализа используются тогда, когда необходимо четко дифференцировать респондентов по целевым категориям. לאָגיסטיק ראַגרעשאַן און דיסקרימינאַנט אַנאַליסיס זענען געניצט ווען עס איז נייטיק צו קלאר דיפפערענטיאַטע ריספּאַנדאַנץ טאַרגעטעד קאַטעגאָריעס. דערצו, די גרופּעס זענען אַ איין וניוואַריאַטע פּאַראַמעטער לעוועלס. а также выясним, для чего она нужна. באַטראַכטן ווייַטער דעטאַל לאָגיסטיק ראַגרעשאַן מאָדעל, ווי געזונט ווי געפינען אויס וואָס עס איז געווען פֿאַר.

איבערבליק

, может выступать классификация респондентов по группам покупающих и не покупающих горчицу. אַ משל פון די פּראָבלעם, אין די לייזונג וואָס איז געניצט לאָגיסטיק ראַגרעשאַן, קען זיין אַ גריידינג פון ריספּאַנדאַנץ דורך גרופּע בייינג און נישט בייינג די זענעפט. די דיפפערענטיאַטיאָן איז געטראגן אויס לויט צו סאָסיאָ-דעמאָגראַפיק טשאַראַקטעריסטיקס. די אַרייַננעמען, אין באַזונדער, אַרייַננעמען עלטער, דזשענדער, נומער פון משפּחה מיטגלידער, האַכנאָסע און אַזוי אויף. עס זענען קרייטיריאַ צו דיפפערענטיאַטע און די בייַטעוודיק אין די אָפּעראַציע. די יענער ענקאָדעס די ציל קאַטעגאָריע פֿאַר וואָס, אין פאַקט, דאַרפֿן צו צעטיילן ריספּאַנדאַנץ.

נואַנסיז

, значительно уже, чем для дискриминантного анализа. עס מוזן זיין האט געזאגט אַז די קייט פון קאַסעס אין וועלכע די געווענדט ראַגרעשאַן לאַדזשיסטיקס, פיל נעראָוער ווי די דיסקרימינאַנט אַנאַליסיס. אין דעם אַכטונג, נוצן פון די יענער ווי אַ וניווערסאַל אופֿן פֿאַר דיפפערענטיאַטיאָן איז געהאלטן מער בילכער. דערצו, עקספּערץ רעקאָמענדירן סטאַרטינג מיט אַ גריידינג לערנען דיסקרימינאַטיווע אַנאַליסיס. און נאָר אין פאַל פון אַנסערטאַנטי פֿאַר די רעזולטאטן קענען זיין געניצט לאָגיסטיק ראַגרעשאַן. דעם נייטיקייַט איז געפֿירט דורך עטלעכע סיבות. используется при наличии четкого представления о типе независимых и зависимых переменных. לאָגיסטיק ראַגרעשאַן איז געניצט ווען עס איז אַ קלאָר געדאַנק וועגן דעם טיפּ פון זעלבשטענדיק און אָפענגיק וועריאַבאַלז. אַקקאָרדינגלי, די אויסגעקליבן איינער פון די 3 מעגלעך פּראָוסידזשערז. ווען די דיסקרימינאַנט אַנאַליסיס, די פאָרשער איז שטענדיק דילינג מיט אַ סטאַטיק אָפּעראַציע. עס ינוואַלווד איינער אָפענגיק און עטלעכע זעלבשטענדיק קאַטאַגאָריקאַל וועריאַבאַלז מיט די וואָג פון קיין טיפּ.

טייפּס

, состоит в определении вероятности того, что определенный респондент будет отнесен к той или иной группе. אָביעקטיוו סטאַטיסטיש פאָרשונג, וואָס ניצט אַ לאָגיסטיק ראַגרעשאַן, איז צו באַשטימען די ליקעליהאָאָד אַז אַ באַזונדער ענטפערער וועט זיין אַסיינד צו אַ באַזונדער גרופּע. דיפפערענטיאַטיאָן איז געטראגן אויס לויט צו זיכער פּאַראַמעטערס. אין פיר, לויט צו די וואַלועס פון איינער אָדער מער זעלבשטענדיק סיבות קענען זיין קלאַססיפיעד אין צוויי גרופּעס פון ריספּאַנדאַנץ. . אין דעם פאַל, עס איז אַ ביינערי לאָגיסטיק ראַגרעשאַן. אויך ספּעסיפיעד פּאַראַמעטערס קענען ווערן געניצט אין די אַלאַקיישאַן צו דער גרופּע איז גרעסער ווי צוויי. אין אַזאַ אַ סיטואַציע עס איז אַ מולטינאָמיאַל לאָגיסטיק ראַגרעשאַן. די ריזאַלטינג גרופּע אויסגעדריקט לעוועלס פון קיין איין בייַטעוודיק.

בייַשפּיל

רעכן עס זענען ריספּאַנדאַנץ 'ענטפֿערס צו די קשיא פון צי זיי זענען אינטערעסירט אין אַ פאָרשלאָגן צו קריגן לאַנד אין די סובורבס פון מאָסקווע. אין דעם פאַל, די אָפּציעס זענען "קיין" און "יאָ." מיר דאַרפֿן צו געפֿינען אויס וואָס סיבות האָבן אַ פּרידאַמאַנאַנט השפּעה אויף די באַשלוס פון פּאָטענציעל בויערס. פֿאַר דעם ענטפערער שאלות זענען געבעטן וועגן די Infrastructure פון די טעריטאָריע, די דיסטאַנסע צו די קאַפּיטאַל, לאַנד געגנט, בייַזייַן / אַוועק פון רעזידענטשאַל בנינים און אַזוי אויף. ניצן ביינערי ראַגרעשאַן, קענען זיין צעשיקט אין צוויי גרופּעס פון ריספּאַנדאַנץ. דער ערשטער וועט אַרייַננעמען די וואס זענען אינטערעסירט אין פּערטשאַסינג - פּאָטענציעל בויערס, און די רגע, ריספּעקטיוולי, די וואס זענען נישט אינטערעסירט אין אַזאַ אַ פאָרשלאָג. פֿאַר יעדער ענטפערער, אין דערצו, עס וועט זיין קאַלקיאַלייטיד די מאַשמאָעס פון אַסיינמאַנט צו איינער קאַטעגאָריע אָדער אנדערן.

קאָמפּאַראַטיווע טשאַראַקטעריסטיקס

ניט ענלעך די צוויי עמבאָדימענץ אויבן באשטייט אין אַ אַנדערש נומער און דרוקן פון גרופּעס אָפענגיק און זעלבשטענדיק וועריאַבאַלז. אין אַ ביינערי ראַגרעשאַן, למשל, געלערנט די אָפענגיקייַט דיטשאָטאָמאָוס פאַקטאָר פון איינער אָדער מער זעלבשטענדיק באדינגונגען. אין דעם פאַל, די יענער זאל זיין פון קיין טיפּ פון וואָג. מולטינאָמיאַל ראַגרעשאַן איז געהאלטן אַ מין פון ווערסיע פון די גריידינג. עס דערציילט צו די אָפענגיק בייַטעוודיק פֿאַר מער ווי 2 גרופּעס. זעלבשטענדיק סיבות מוזן האָבן אָדער אַ אָרדינאַל אָדער נאָמינאַל וואָג.

לאָגיסטיק רעגרעססיאָן אין ספּסס

די סטאַטיסטיש פּעקל 11-12, באַקענענ אַ נייַ ווערסיע פון די אַנאַליסיס - סיקוואַנס. דעם אופֿן איז געניצט ווען אָפענגיק פאַקטאָר דערציילט צו די זעלבע נאָמען (אָרדינאַל) וואָג. אין דעם פאַל די זעלבשטענדיק וועריאַבאַלז אויסגעקליבן איינער באַזונדער טיפּ. זיי מוזן זיין אָדער אָרדינאַל אָדער נאָמינאַל. גריידינג אין עטלעכע קאַטעגאָריעס איז געהאלטן די מערסט ווערסאַטאַל. דעם אופֿן קענען ווערן געניצט אין אַלע שטודיום אַז געניצט לאָגיסטיק ראַגרעשאַן. , однако, можно только с помощью всех трех приемов. פֿאַרבעסערן די קוואַליטעט פון די מאָדעל, אָבער, איז מעגלעך בלויז דורך ניצן אַלע דרייַ מעטהאָדס.

אָרדינאַל גריידינג

עס איז געזאגט אַז פריער אין די סטאַטיסטיש פּעקל איז געווען נישט צוגעשטעלט די געלעגנהייט צו דורכפירן אַ טיפּיש ספּעשאַלייזד אַנאַליסיס פֿאַר אָפענגיק סיבות מיט אַ אָרדינאַל וואָג. פֿאַר אַלע וועריאַבאַלז, מיט די נומער פון גרופּעס פון מער ווי 2 געניצט מולטינאָמיאַל אָפּציע. באַקענענ לעפיערעך לעצטנס סיקוואַנס אַנאַליסיס האט אַ נומער פון פֿעיִקייטן. זיי נעמען אין חשבון די ספּעסיפיקס פון די וואָג עס. часто не рассматривается как отдельный прием. דערווייַל, אין די מעטאַדאַלאַדזשיקאַל מאַניואַלז אָרדינאַל לאָגיסטיק ראַגרעשאַן איז אָפֿט ניט באהאנדלט ווי אַ באַזונדער אָפּטראָג. די סיבה איז ווי גייט: סיריאַל אַנאַליסיס טוט ניט האָבן קיין באַטייַטיק אַדוואַנידזשיז איבער מולטינאָמיאַל. די פאָרשער זאל געזונט נוצן די יענער אין די בייַזייַן און אָרדינאַל, און נאָמינאַל אָפענגיק בייַטעוודיק. אין טאן אַזוי, די גריידינג פּראָצעס זענען כּמעט ינדיסטינגגווישאַבאַל פון יעדער אנדערער. דעם מיטל אַז די האלטן סדר אַנאַליסיס וועט נישט גרונט קיין פּראָבלעמס.

אַנאַליסיס פון אָפּציעס

באַטראַכטן די פּשוט פאַל - אַ ביינערי ראַגרעשאַן. למשל, אין דעם פּראָצעס פון אָפּזעצערייַ פאָרשונג עסטימאַטעד פאָדערונג פֿאַר גראַדזשאַוואַץ פון זיכער מעטראָפּאָליטאַן אוניווערסיטעט. אין די אַנקעטע, ריספּאַנדאַנץ האבן געבעטן שאלות, כולל:

1. ביסט איר ארבעטן? (קל).
2. ספּעציפיצירן יאָר גראַדזשאַוויישאַן (ק 21).
3. וואָס איז די דורכשניטלעך כעזשבן פון די ווענטיל (פעסט ייַנשטעלן).
4. דזשענדער (ק22).

позволит оценить воздействие независимых факторов aver, q 21 и q 22 на переменную ql. לאָגיסטיק ראַגרעשאַן וועט אַססעסס די פּראַל פון זעלבשטענדיק סיבות פאַרפעסטיקן, ק 21 און ק 22 ביי בייַטעוודיק קל. סימפּלי שטעלן, דער ציל פון די אַנאַליסיס איז צו באַשליסן די מסתּמא באַשעפטיקונג פון גראַדזשאַוואַץ אויף דער באזע פון אינפֿאָרמאַציע אויף די פעלד, דער סוף פון די יאָר, און די דורכשניטלעך כעזשבן.

לאָגיסטיק רעגרעססיאָן

צו שטעלן פּאַראַמעטערס ניצן ביינערי ראַגרעשאַן, נוצן אַנאַליזע►רעגרעססיאָנ►בינאַרי לאָגיסטיק מעניו. אין די לאָגיסטיק רעגרעססיאָן צו קלייַבן אין די לינקס רשימה פון פאַראַנען וועריאַבאַלז אָפענגיק פאַקטאָר. זיי איז קל. דעם בייַטעוודיק מוזן זיין געשטעלט אין די דעפּענדענט פעלד. נאָך וואָס, איר מוזן אַרייַן די פּלאַץ קאָוואַריאַטעס זעלבשטענדיק סיבות - ק 21, ק 22, פעסט ייַנשטעלן. דעמאָלט איר דאַרפֿן צו קלייַבן אַ וועג פון כולל זיי אין די אַנאַליסיס. אויב די נומער פון זעלבשטענדיק סיבות פון מער ווי 2, טאָן ניט נוצן די אופֿן פון סיימאַלטייניאַס אַדמיניסטראַציע פון אַלע די וועריאַבאַלז, וואָס איז אינסטאַלירן דורך ניט ויסצאָלן, און שריט דורך שריט. די מערסט פאָלקס וועג איז געהאלטן פֿאַרקערטע: LR. ניצן די סעלעקט קנעפּל, איר קענען ניט אַרייַננעמען אין דעם לערנען פון אַלע ריספּאַנדאַנץ, און בלויז אַ ספּעציפיש ציל קאַטעגאָריע.

דעפינירן קאַטעגאָריקאַל וואַריאַבלעס

קאַטאַגאָריקאַל קנעפּל צו נוצן אין די פאַל ווען איינער פון די וועריאַבאַלז איז רייטאַד צו די נומער פון קאַטעגאָריעס פון מער ווי 2. אין דעם מעמד, דעפֿינירן קאַטעגאָריקאַל וואַריאַבלעס פֿענצטער אין דער קאַטעגאָריקאַל קאָוואַריאַטעס סטאַנציע געשטעלט נאָר אַזאַ אַן אָפּציע. אין דעם בייַשפּיל, אַזאַ אַ בייַטעוודיק איז פעלנדיק. נאָך וואָס די קאַפּ-אַראָפּ רשימה, סעלעקטירן דעם נומער קאָנטראַסט דעוויאַטיאָן און גיט די טוישן קנעפּל. ווי אַ רעזולטאַט, עטלעכע פון די אָפענגיק וועריאַבאַלז וועט זיין דזשענערייטאַד פון יעדער פון די רייטאַד פאַקטאָר. זייער נומער קאָראַספּאַנדז צו די נומער פון דער אָריגינעל ווערטער פון די קאַטעגאָריעס.

היט ניו וואַריאַבלעס

ניצן די היט קנעפּל אין די הויפּט לערנען איז באַשטימט צו שאַפֿן נייַ סעטטינגס דיאַלאָג קעסטל. זיי וועט אַנטהאַלטן נומערן קאַלקיאַלייטיד אין די פּראָצעס פון ראַגרעשאַן. אין באַזונדער, עס איז מעגלעך צו שאַפֿן וועריאַבאַלז אַז באַשטימען:

1. בילאָנגינג צו אַ באַזונדער קאַטעגאָריע פון גריידינג (גראָופּמעמבערשיפּ).
2. די מאַשמאָעס פון קלאַססיפיינג ריספּאַנדאַנץ אין יעדער לערנען גרופּע (פּראָבאַביליטיעס).

ווען ניצן די אָפּציעס קנעפּל פאָרשער טוט נישט באַקומען קיין באַטייַטיק אַפּערטונאַטיז. אַקקאָרדינגלי, עס קענען זיין איגנאָרירט. נאָך דרינגלעך די "גוט" קנעפּל אין די הויפּט פֿענצטער וועט זיין געוויזן אַנאַליסיס רעזולטאטן.

קוואַליטעט קאָנטראָל פון לאָגיסטיק ראַגרעשאַן אַדאַקוואַסי

באַטראַכטן די טיש אָמניבוס טעסצאָף מאָדעל קאָעפפיסיענץ. עס דיספּלייז די רעזולטאטן פון די אַנאַליסיס פון די קוואַליטעט פון די אַפּראַקסאַמיישאַן מאָדעל. רעכט צו דער פאַקט אַז די ינקראַמענטאַל אָפּציע, איר דאַרפֿן צו היטן די רעזולטאַטן פון די לעצטע בינע (סטעפּ 2) האט שוין שטעלן. וואָלט זיין געהאלטן אַ positive רעזולטאַט, אין וואָס די דיטעקטיד פאַרגרעסערן קיי-קוואַדראַט אינדעקס אין די יבערגאַנג צו דער ווייַטער שריט אין אַ הויך שטאַפּל פון באַטייַט (סיג. <0,05). די קוואַליטעט פון דער מאָדעל איז עסטימאַטעד אין מאָדעל שורה. אויב איר באַקומען אַ נעגאַטיוו ווערט, אָבער עס איז ניט געהאלטן ווי באַטייַטיק אויב די קוילעלדיק הויך מאַטעריאַליטי מאָדעל, די לעצטע קענען ווערן באטראכט פּראַקטאַקלי ניצלעך.

טישן

מאָדעל סאַמערי גיט אַן אָפּשאַצונג פון גאַנץ דיספּערזשאַן אינדעקס, וואָס באשרייבט די קאַנסטראַקטאַד מאָדעל (פיגור ר קוואדראט). עס איז רעקאַמענדיד צו צולייגן די ווערט נאַגעלקער. Positive גראדן קענען ווערן באטראכט ווי אַ פּאַראַמעטער נאַגעלקערקע ר קוואדראט, אויב עס איז העכער ווי 0.50. נאָך וואָס עוואַלואַטעד די רעזולטאטן פון די גריידינג אין וואָס די פאַקטיש ינדאַקייטערז פון בילאָנגינג צו איינער אָדער אנדערן קאַטעגאָריע פון דעם לערנען זענען קאַמפּערד מיט יענע פּרעדיקטעד דורך די ראַגרעשאַן מאָדעל. פֿאַר דעם צוועק די טיש גריידינג טיש. עס אויך אַלאַוז איר צו ציען קאַנקלוזשאַנז וועגן די קערעקטנאַס פון דיפפערענטיאַטיאָן פֿאַר יעדער פון די גרופּע אין קשיא. . די ווייַטערדיק טיש מאכט עס מעגלעך צו געפינען סטאַטיסטיקאַלי באַטייַטיק זעלבשטענדיק סיבות אריין אין די אַנאַליסיס ווי געזונט ווי אַ ניט-סטאַנדערדייזד פאַקטאָר לאָגיסטיק ראַגרעשאַן. אויף דער באזע פון די ינדאַקייטערז קענען פאָרויסזאָגן אַפפיליאַטיאָן פון יעדער ענטפערער אין די מוסטער צו אַ ספּעציפיש גרופּע. ניו וועריאַבאַלז קענען ווערן אריין ניצן די היט קנעפּל. זיי וועט אַנטהאַלטן אינפֿאָרמאַציע אויף די מיטגלידערשאַפט פון אַ באַזונדער גריידינג קאַטעגאָריע (פּרעדיקטעדקאַטעגאָרי) און די מאַשמאָעס פון ינקלוזשאַן אין די גרופּעס (פּרעדיקטעד פּראַבאַבילאַטיז מיטגלידערשאַפט). נאָך דרינגלעך די "גוט" קנעפּל אין די הויפּט פֿענצטער וועט דערשייַנען מולטינאָמיאַל לאָגיסטיק רעגרעססיאָן כעזשבן רעזולטאַטן.

דער ערשטער טיש, וואָס כּולל וויכטיק ינדאַקייטערז פֿאַר די פאָרשער, - מאָדעל פּאַסן אינפֿאָרמאַציע. א הויך מדרגה פון סטאַטיסטיש באַטייַט וועט פונט צו די הויך קוואַליטעט און סוטאַביליטי פון די נוצן פון מאָדעלס צו סאָלווע פּראַקטיש פּראָבלעמס. אן אנדער וויכטיק טיש איז די פּסעוודאָ ר-קוואדראט. עס אַלאַוז איר צו אָפּשאַצן די פּראָפּאָרציע פון די גאַנץ צעטיילט אין די אָפענגיק פאַקטאָר, וואָס איז געפֿירט דורך די זעלבשטענדיק וועריאַבאַלז אויסגעקליבן פֿאַר אַנאַליסיס. לויט צו טיש ליקעליהאָאָד ראַטיאָ טעסץ אָרט די חילוק קענען ציען קאַנקלוזשאַנז וועגן די סטאַטיסטיש באַטייַט פון די יענער. די פּאַראַמעטער עסטימאַטעס פאַרטראַכטנ זיך ניט-סטאַנדערדייזד קאָעפפיסיענץ. זיי זענען געניצט אין די קאַנסטראַקשאַן פון די יקווייזשאַן. אין דערצו, פֿאַר יעדער קאָמבינאַציע פון וועריאַבאַלז איז באשלאסן די סטאַטיסטיש באַטייַט פון זייער פּראַל אויף די אָפענגיק פאַקטאָר. דערווייַל, די מאַרק פאָרשונג איז אָפֿט נייטיק צו דיפפערענטיאַטע די קאַטעגאָריעס פון ריספּאַנדאַנץ ניט סעפּעראַטלי, אָבער ווי אַ טייל פֿון דער ציל גרופּע. פֿאַר דעם צוועק די טיש אָבסערוועדאַנד פּרעדיקטעד פרעקווענסיעס.

פּראַקטיש אַפּלאַקיישאַן

געהאלטן אופֿן פון אַנאַליסיס איז וויידלי געניצט אין דעם אַרבעט פון טריידערז. אין 1991, די סיגמאָיד לאָגיסטיק ראַגרעשאַן גראדן איז דעוועלאָפּעד. ער איז אַ גרינג-צו-נוצן און עפעקטיוו געצייַג וואס קענען ווערן געניצט צו פאָרויסזאָגן די מסתּמא פּרייסיז צו זייער "אָוווערכיטינג". גראדן איז דערלאנגט אויף אַ גראַפיק אין די פאָרעם פון אַ וועג געגרינדעט דורך צוויי שורות יקסטענדינג אין פּאַראַלעל. זיי אַוועקגענומען אַ גלייַך דיסטאַנסע פֿון דער גאַנג. די ברייט פון די קאָרידאָר וועט אָפענגען סאָוללי אויף די טימעפראַמע. די גראדן איז געניצט ווען ארבעטן מיט כּמעט אַלע די אַסעט - פֿון קראַנטקייַט פּערז צו טייַער מעטאַלס.

אין פיר, עס Produced 2 שליסל סטראַטעגיעס פֿאַר די נוצן פון די קיילע: ברייקדאַון און אַ מאַפּאָלע. אין די יענער פאַל די טריידער וועט פאָקוס אויף די דינאַמיק פון פּרייַז ענדערונגען אין די קאַנאַל. אויף איז די ליקעליהאָאָד אַז די באַוועגונג סטאַרץ אין די אַנטקעגן ריכטונג ווי עס אַפּראָוטשיז די פּרייַז פון אַ שטיצן אָדער קעגנשטעל שורה טעמפּאָ. אויב די פּרייַז איז ענג פּאַסיק צו דער אויבערשטער שיעור, דעמאָלט דער אַסעט קענען זיין ילימאַנייטאַד. אויב עס איז אין דער נידעריקער שיעור, איר זאָל טראַכטן וועגן פּערטשאַסינג. סטראַטעגיע ברייקדאַון ינוואַלווז די נוצן פון וואָראַנץ. זיי זענען אינסטאַלירן אַרויס די לימאַץ פון די לעפיערעך קורץ דיסטאַנסע. גענומען אין חשבון אַז די פּרייַז אין עטלעכע קאַסעס אָנרירן זיי פֿאַר אַ קורץ צייַט, איר זאָל שפּילן עס זיכער און שטעלן די האַלטן-אָנווער. אין דער זעלביקער צייַט, פון קורס, ראַגאַרדלאַס פון די אויסדערוויילט סטראַטעגיע ריקווייערז די טריידער צו מאַקסאַמייז קאָאָללי זע און אַססעסס די סיטואַציע אַז האט עריזאַן אין די מאַרק.

סאָף

אזוי, די נוצן פון לאָגיסטיק ראַגרעשאַן אַלאַוז איר צו געשווינד און לייכט קאַטאַגערייז ריספּאַנדאַנץ אין קאַטעגאָריעס אין לויט מיט די ספּעסיפיעד פּאַראַמעטערס. ווען אַנאַלייזינג די מעגלעך נוצן פון אַ זיכער וועג. אין באַזונדער, די ווערסאַטילאַטי פון פאַרשידענע מולטינאָמיאַל ראַגרעשאַן. אָבער, עקספּערץ רעקאָמענדירן די נוצן פון אַלע די מעטהאָדס דיסקרייבד אויבן אין דעם קאָמפּלעקס. דעם איז רעכט צו דעם פאַקט אַז אין דעם פאַל די קוואַליטעט פון די מאָדעל וועט זיין באטייטיק העכער. דעם, אין דרייען, יקספּאַנד די קייט פון זייַן אַפּלאַקיישאַן.