dịch vụ chỉnh sửa dữ liệu làm đẹp data hồi quy logit, chỉnh sửa dữ liệu cho có ý nghĩa thống kê các mô hình hồi quy biến phụ thuộc là lựa chọn như logit + probit + tobit, chỉnh sửa dữ liệu nhanh chính xác, phù hợp với mô hình yêu cầu đề tài. Có hướng dẫn đề tài sử dụng phần mềm để chạy mô hình hồi quy logit ….

DỊCH VỤ CHỈNH SỬA DỮ LIỆU

LÀM ĐẸP DATA HỒI QUY LOGIT

Hồi quy nhị phân Binary Logistic là gì ?

• Hồi quy logistic là một phần mở rộng của hồi quy tuyến tính đơn giản.
• Trong đó biến phụ thuộc là nhị phân hoặc nhị phân trong tự nhiên, chúng ta không thể sử dụng hồi quy tuyến tính đơn giản. Hồi quy logistic là kỹ thuật thống kê được sử dụng để dự đoán mối quan hệ giữa các yếu tố dự đoán (biến độc lập của chúng tôi) và biến dự đoán (biến phụ thuộc) trong đó biến phụ thuộc là nhị phân (ví dụ: sex [nam so với nữ] , phản hồi [có so với không ] , điểm [cao so với thấp] , v.v.
• Phải có hai hoặc nhiều biến độc lập, hoặc các yếu tố dự đoán, cho một hồi quy logistic. IV, hoặc dự đoán, có thể là liên tục (khoảng / tỷ lệ) hoặc phân loại (thứ tự / danh nghĩa).
• Tất cả các biến dự đoán được kiểm tra trong một khối để đánh giá khả năng dự đoán của chúng trong khi kiểm soát tác động của các yếu tố dự đoán khác trong mô hình.

Giả định mô hình hồi quy Logit

1. Cỡ mẫu đầy đủ (quá ít người tham gia cho quá nhiều người dự đoán là xấu!);
2. Không có tính đa hình (multollinearity = sự giao thoa cao giữa các yếu tố dự đoán);
3. Không có ngoại lệ:

Thống kê -2LogL (trừ 2 lần nhật ký khả năng) là một chỉ số xấu phù hợp, nghĩa là, số lượng lớn có nghĩa là sự phù hợp kém của mô hình với dữ liệu.
Khi được lấy từ các mẫu lớn, sự khác biệt giữa hai giá trị của -2LogL được phân phối dưới dạng chi bình phương.

Hạn chế của mô hình hồi qui nhị phân Binary Logistic

• Trong đó khả năng R dành cho mô hình bị hạn chế hoặc nhỏ hơn và khả năng F dành cho mô hình đầy đủ hoặc lớn hơn.
• Khả năng F có tất cả các tham số quan tâm.
• Khả năng R được lồng trong mô hình lớn hơn. (lồng nhau = tất cả các điều khoản xảy ra trong mô hình lớn hơn; điều kiện cần thiết cho các thử nghiệm so sánh mô hình).
• Một mô hình lồng nhau không thể có một IV, một số biến phân loại hoặc liên tục khác không có trong mô hình đầy đủ.
• Nếu có, thì nó không còn được lồng nữa và chúng ta không thể so sánh hai giá trị của -2LogL để có được giá trị chi bình phương.
• Bình phương chi được sử dụng để kiểm tra thống kê xem có bao gồm một biến làm giảm độ xấu phù hợp hay không.
• Nếu chi bình phương có ý nghĩa, biến được coi là một yếu tố dự báo quan trọng trong phương trình.

Mọi tư vấn về chỉnh sửa data, hồi quy logit, chỉnh sửa dữ liệu nhị phân, chạy mô hình hồi quy Binary Logistic … Vui lòng liên hệ với chúng tôi để được tư vấn miễn phí.

Lịch sử hình thành Binary Logtistic

Trong thống kê , mô hình logistic (hay mô hình logit ) là mô hình thống kê được sử dụng rộng rãi , ở dạng cơ bản, sử dụng hàm logistic để mô hình biến phụ thuộc nhị phân ; nhiều phần mở rộng phức tạp hơn tồn tại. Trong phân tích hồi quy , hồi quy logistic (hay hồi quy logit ) đang ước tính các tham số của mô hình logistic; nó là một hình thức hồi quy nhị thức. Về mặt toán học, một mô hình logistic nhị phân có một biến phụ thuộc với hai giá trị có thể, chẳng hạn như vượt qua / thất bại, thắng / thua, sống / chết hoặc khỏe / ốm; những giá trị này được biểu thị bằng một biến chỉ báo , trong đó hai giá trị được gắn nhãn “0” và “1”. Trong mô hình logistic, tỷ lệ cược log ( logarit của tỷ lệ cược ) cho giá trị được gắn nhãn “1” là sự kết hợp tuyến tính của một hoặc nhiều biến độc lập (“dự đoán”); mỗi biến độc lập có thể là biến nhị phân (hai lớp, được mã hóa bởi biến chỉ báo) hoặc biến liên tục (bất kỳ giá trị thực nào). Xác suất tương ứngcủa giá trị được gắn nhãn “1” có thể khác nhau giữa 0 (chắc chắn là giá trị “0”) và 1 (chắc chắn là giá trị “1”), do đó ghi nhãn; hàm chuyển đổi tỷ lệ cược log thành xác suất là hàm logistic, do đó có tên. Các đơn vị đo lường cho quy mô log-tỷ lệ cược được gọi là một logit , từ log un istic nó , vì thế mà cái tên thay thế. Các mô hình tương tự có chức năng sigmoid khác thay vì chức năng logistic cũng có thể được sử dụng, chẳng hạn như mô hình probit ; đặc điểm xác định của mô hình logistic là tăng một trong các biến độc lập nhân tỷ lệ với tỷ lệ cược của kết quả đã cho ở một hằng sốtỷ lệ, với mỗi biến phụ thuộc có tham số riêng; đối với một biến độc lập nhị phân, điều này khái quát hóa tỷ lệ cược .

Hồi quy logistic được phát triển bởi nhà thống kê David Cox vào năm 1958.  Mô hình hồi quy logistic nhị phân có các phần mở rộng đến hơn hai cấp của biến phụ thuộc: đầu ra phân loại với hơn hai giá trị được mô hình hóa bằng hồi quy logistic đa thức , và nếu nhiều loại được sắp xếp theo hồi quy logistic thứ tự , ví dụ mô hình logistic tỷ lệ cược tỷ lệ.  Bản thân mô hình chỉ đơn giản là mô hình xác suất đầu ra theo đầu vào và không thực hiện phân loại thống kê(nó không phải là một bộ phân loại), mặc dù nó có thể được sử dụng để tạo một bộ phân loại, bằng cách chọn một giá trị ngưỡng và phân loại các đầu vào với xác suất lớn hơn mức cắt là một lớp, bên dưới ngưỡng khác; đây là cách phổ biến để tạo phân loại nhị phân . Các hệ số thường không được tính bằng biểu thức dạng đóng, không giống như bình phương tối thiểu tuyến tính ; xem § Mô hình phù hợp ./.