ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ಹಿಂಜರಿತ: ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ವಿಧಾನಗಳು

и дискриминантного анализа используются тогда, когда необходимо четко дифференцировать респондентов по целевым категориям. ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ಹಿಂಜರಿತ ಮತ್ತು discriminant ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಇದು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಉದ್ದೇಶಿತ ವಿಭಾಗಗಳು ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಅಗತ್ಯ ಮಾಡಿದಾಗ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಈ ಗುಂಪುಗಳು ಒಂದೇ ಯುನಿವರೇಟ್ ನಿಯತಾಂಕ ಮಟ್ಟ. а также выясним, для чего она нужна. ಇನ್ನಷ್ಟು ವಿವರವಾಗಿ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪನ ಹಿಂಜರಿಕೆಯನ್ನು ಮಾದರಿಯನ್ನು, ಹಾಗೂ ಅದಕ್ಕೆ ಏನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು.

ಅವಲೋಕನ

, может выступать классификация респондентов по группам покупающих и не покупающих горчицу. ಸಮಸ್ಯೆಯ ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ, ವ್ಯವಸ್ಥಾಪನ ಹಿಂಜರಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ದ್ರಾವಣದಲ್ಲಿ, ಗುಂಪು ಖರೀದಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಿದ ಮತ್ತು ಸಾಸಿವೆ ಖರೀದಿಸಬಾರದೆಂಬ ವರ್ಗೀಕರಣ ಇರಬಹುದು. ಭಿನ್ನತೆ ಸಾಮಾಜಿಕ-ಜನಸಂಖ್ಯಾ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಪ್ರಕಾರ ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯಲ್ಲಿ ವೇರಿಯಬಲ್ ಇವೆ ವಿಶೇಷವಾಗಿ, ವಯಸ್ಸು, ಲಿಂಗ, ಕುಟುಂಬ ಸದಸ್ಯರ ಸಂಖ್ಯೆ, ಆದಾಯ ಹೀಗೆ ಸೇರಿವೆ.. ನಂತರದ ಇದಕ್ಕಾಗಿ ಗುರಿ ವರ್ಗದಲ್ಲಿ ಎನ್ಕೋಡ್ ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ವಿಭಾಗಿಸುತ್ತದೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು

, значительно уже, чем для дискриминантного анализа. ಇದು ಹೇಳಿದರು ಮಾಡಬೇಕು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಇದು discriminant ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಹೆಚ್ಚು ಅರ್ಜಿ ನಿವರ್ತನ ಜಾರಿ, ಬಹು ಕಡಿಮೆಯಾದ ರಲ್ಲಿ. ಈ ನಿಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ, ಭಿನ್ನತೆ ಒಂದು ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ವಿಧಾನವಾಗಿ ನಂತರದ ಉಪಯೋಗ ಆದ್ಯತೆ ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ತಜ್ಞರು ವರ್ಗೀಕರಣ ಅಧ್ಯಯನ ಭೇದಾತ್ಮಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಆರಂಭಗೊಂಡು ಶಿಫಾರಸು. ಮತ್ತು ಕೇವಲ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗಾಗಿ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪನ ಹಿಂಜರಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಈ ಅವಶ್ಯಕತೆಯ ಹಲವಾರು ಅಂಶಗಳ ಉಂಟಾಗುತ್ತದೆ. используется при наличии четкого представления о типе независимых и зависимых переменных. ಸ್ವತಂತ್ರ ಮತ್ತು ಅವಲಂಬಿತ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ಮಾದರಿ ಬಗ್ಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಉಂಟಾದಾಗ ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ಹಿಂಜರಿತ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಂತೆಯೇ, 3 ಸಾಧ್ಯ ವಿಧಾನಗಳ ಒಂದು ಆಯ್ಕೆ. ಯಾವಾಗ discriminant ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಸಂಶೋಧಕ ಯಾವಾಗಲೂ ಸ್ಥಿರ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ ಇದೆ. ಇದು ಯಾವುದೇ ರೀತಿಯ ಪ್ರಮಾಣದ ಒಂದು ಅವಲಂಬಿತ ಮತ್ತು ಹಲವಾರು ಸ್ವತಂತ್ರ ವರ್ಗೀಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಒಳಗೊಂಡಿತ್ತು.

ರೀತಿಯ

, состоит в определении вероятности того, что определенный респондент будет отнесен к той или иной группе. ಒಂದು ವ್ಯವಸ್ಥಾಪನ ಹಿಂಜರಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಉದ್ದೇಶ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಸಂಶೋಧನೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಿದವರ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಂಪಿಗೆ ನಿಯೋಜಿಸಲಾಗುವುದು ಕಲ್ಪಿಸಬಹುದು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು. ಭಿನ್ನತೆ ಕೆಲವು ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಪ್ರಕಾರ ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ಸ್ವತಂತ್ರ ಪ್ರತಿನಿಧಿಯನ್ನಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪ್ರಕಾರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಿದ ಎರಡು ಗುಂಪುಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದು. . ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಒಂದು ಬೈನರಿ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪನ ಹಿಂಜರಿಕೆಯನ್ನು ಇಲ್ಲ. ಮಾಡಬಹುದು ಸಹ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಗುಂಪಿಗೆ ಹಂಚಿಕೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎರಡು ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ. ಇಂತಹ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ಒಂದು ಮಲ್ಟಿನಾಮಿಯಲ್ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪನ ಹಿಂಜರಿಕೆಯನ್ನು ಇಲ್ಲ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಗುಂಪು ಯಾವುದೇ ಒಂದು ವೇರಿಯಬಲ್ ಮಟ್ಟವನ್ನು ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಿದರು.

ಉದಾಹರಣೆಗೆ

ಮಾಸ್ಕೋ ನಗರದ ಉಪನಗರಗಳಲ್ಲಿ ಭೂಸ್ವಾಧೀನ ಪ್ರಸ್ತಾಪವನ್ನು ಆಸಕ್ತಿ ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಿದ 'ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಇವೆ ಭಾವಿಸೋಣ. ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು "ಯಾವುದೇ" ಮತ್ತು "ಹೌದು." ನಾವು ಪ್ರಬಲ ಕೊಳ್ಳುಗರ ನಿರ್ಧಾರ ಪ್ರಧಾನ ಪ್ರಭಾವ ಯಾವ ಅಂಶಗಳು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬೇಕು. ಈ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಿದವರ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರದೇಶದ ಮೂಲಭೂತ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಬಂಡವಾಳ, ಭೂಮಿ ಪ್ರದೇಶ, ಇರುವಿಕೆ / ವಸತಿ ಕಟ್ಟಡಗಳ ಅನುಪಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ಹೀಗೆ. ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಬೈನರಿ ನಿವರ್ತನ ಅಂತರವನ್ನು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಿದ ಎರಡು ಗುಂಪುಗಳಲ್ಲಿ ವಿತರಿಸಬಹುದು. , ಸಮರ್ಥ ಖರೀದಿದಾರರು, ಮತ್ತು ಎರಡನೇ ಕ್ರಮವಾಗಿ ಇಂಥ ಆಹ್ವಾನ ಆಸಕ್ತಿಯಿಲ್ಲ ಯಾರು - ಮೊದಲ ಖರೀದಿಸುವ ಆಸಕ್ತಿ ಯಾರು ಸೇರಿದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಿದವರ ಫಾರ್, ಜೊತೆಗೆ, ಇದು ಹುದ್ದೆ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಒಂದು ವರ್ಗದಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಇನ್ನೊಂದು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.

ತುಲನಾತ್ಮಕ ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು

ಎರಡು embodiments ಭಿನ್ನವಾಗಿ ಮೇಲೆ ಒಂದು ವಿಭಿನ್ನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಮತ್ತು ಅವಲಂಬಿತ ಗುಂಪುಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ವತಂತ್ರ ಅಸ್ಥಿರ ರೀತಿಯ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಒಂದು ಬೈನರಿ ನಿವರ್ತನ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ಜನ ಸ್ವತಂತ್ರ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು ಅವಲಂಬನೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸಾತ್ಮಕ ಅಂಶ ಅಧ್ಯಯನ. ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ನಂತರದ ಪ್ರಮಾಣದ ಯಾವುದೇ ರೀತಿಯ ಇರಬಹುದು. ಬಹುಪದೀಯ ನಿವರ್ತನ ವರ್ಗೀಕರಣದ ಆವೃತ್ತಿ ಒಂದು ರೀತಿಯ ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದು ಹೆಚ್ಚು 2 ಗುಂಪುಗಳಿಗೆ ಅವಲಂಬಿತ ಅಸ್ಥಿರದ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. ಸ್ವತಂತ್ರ ಅಂಶಗಳು ಒಂದು ಕ್ರಮಾಂಕ ಅಥವಾ ಅತ್ಯಲ್ಪ ಪ್ರಮಾಣದ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು.

SPSS ರಲ್ಲಿ ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ಹಿಂಜರಿತ

ಅನುಕ್ರಮ - ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರದ 11-12, ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಒಂದು ಹೊಸ ಆವೃತ್ತಿ ಪರಿಚಯಿಸಿದ. ಅವಲಂಬಿತ ಅಂಶ ಅದೇ ಹೆಸರಿನ (ಕ್ರಮಾಂಕ) ಪ್ರಮಾಣದ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಸ್ವತಂತ್ರ ಅಸ್ಥಿರ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿಧದ ಆಯ್ಕೆ. ಅವರು ಕ್ರಮಾಂಕ ಅಥವಾ ಅತ್ಯಲ್ಪ ಆಗಿರಬೇಕು. ಹಲವಾರು ವಿಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ವರ್ಗೀಕರಣ ಅತ್ಯಂತ ಬಹುಪಯೋಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ವ್ಯವಸ್ಥಾಪನ ಹಿಂಜರಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುವ ಎಲ್ಲಾ ಅಧ್ಯಯನಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಬಹುದು. , однако, можно только с помощью всех трех приемов. ಮಾದರಿ ಗುಣಮಟ್ಟ ಸುಧಾರಿಸಲು, ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕೇವಲ ಎಲ್ಲಾ ಮೂರು ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಾಧ್ಯ.

ಕ್ರಮಾಂಕ ವರ್ಗೀಕರಣ

ಇದು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಹಿಂದಿನ ಒಂದು ಕ್ರಮಾಂಕ ಪ್ರಮಾಣದ ಅವಲಂಬಿತ ಅಂಶಗಳಿಗೆ ಒಂದು ವಿಶಿಷ್ಟ ವಿಶೇಷ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಅವಕಾಶ ಎಂದು ಹೇಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ಎಲ್ಲಾ ಅಸ್ಥಿರ, ಹೆಚ್ಚು 2 ಗುಂಪುಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಮಲ್ಟಿನಾಮಿಯಲ್ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇತ್ತೀಚೆಗಷ್ಟೆ ಪರಿಚಯಿಸಲಾಯಿತು ಸೀಕ್ವೆನ್ಸ್ ಅನಲಿಸಿಸ್ ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಅವರು ಗಣನೆಗೆ ಪ್ರಮಾಣದ ವಿಶಿಷ್ಟತೆಗಳು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. часто не рассматривается как отдельный прием. ಏತನ್ಮಧ್ಯೆ, ಕ್ರಮಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಕೈಪಿಡಿಗಳಲ್ಲಿ ಕ್ರಮಾಂಕ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪನ ಹಿಂಜರಿಕೆಯನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಒಂದು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಸ್ವಾಗತ ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಇಲ್ಲ. ಕೆಳಗಿನಂತೆ ಕಾರಣ: ಸೀರಿಯಲ್ ಅನ್ಯಾಲಿಸಿಸ್ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ ಮಲ್ಟಿನಾಮಿಯಲ್ ಯಾವುದೇ ಗಮನಾರ್ಹ ಅನುಕೂಲಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಸಂಶೋಧಕ ಹಾಗೂ ಬಳಸಬಹುದು ಉಪಸ್ಥಿತಿ ಮತ್ತು ಕ್ರಮಾಂಕ, ಮತ್ತು ಕನಿಷ್ಠ ಅವಲಂಬಿತ ಅಸ್ಥಿರದ ಎರಡನೆಯದು. ಹಾಗೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ವರ್ಗೀಕರಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ ಪರಸ್ಪರ ಸುಮಾರು ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದ್ದರೆ. ಈ ಹಿಡುವಳಿ ಸಲುವಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಯಾವುದೇ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಉಂಟು ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಆಯ್ಕೆಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ

ಒಂದು ಬೈನರಿ ನಿವರ್ತನ - ಸರಳ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕೆಲವು ಮಹಾನಗರ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯದ ಪದವೀಧರರು ವ್ಯಾಪಾರೋದ್ಯಮ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಅಂದಾಜು ಬೇಡಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ. ಪ್ರಶ್ನಾವಳಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಿದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು, ಸೇರಿದಂತೆ ಕೇಳಿದರು:

1. ನೀವು ಕೆಲಸ? (QL).
2. ವರ್ಷದ ಪದವಿ (ಪ್ರಶ್ನೆ 21) ಸೂಚಿಸಿ.
3. ಔಟ್ಲೆಟ್ (ಒತ್ತಿಹೇಳು) ಸರಾಸರಿ ಸ್ಕೋರ್ ಎಂದರೇನು.
4. ಲಿಂಗ (q22).

позволит оценить воздействие независимых факторов aver, q 21 и q 22 на переменную ql. ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ಹಿಂಜರಿತ ವೇರಿಯಬಲ್ QL ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಶ್ನೆ 21 ಮತ್ತು q 22, ಸ್ವತಂತ್ರ ಅಂಶಗಳ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸರಳವಾಗಿ, ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮಾಹಿತಿಯಿಂದ ಆಧಾರದ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ವರ್ಷದ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ, ಮತ್ತು ಸರಾಸರಿ ಎಣಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಪದವೀಧರರು ಸಾಧ್ಯತೆ ಉದ್ಯೋಗದ ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು.

ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ಹಿಂಜರಿತ

ಬೈನರಿ ನಿವರ್ತನ ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು, Analyze►Regression►Binary ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ಮೆನು ಬಳಸಿ. ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ಹಿಂಜರಿತ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿತ ಅಂಶ ಬಿಟ್ಟು ಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಆಯ್ಕೆ. ಅವರು QL ಆಗಿದೆ. ಈ ವೇರಿಯಬಲ್ ಅವಲಂಬಿತ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಇರಿಸಬೇಕು. ಪ್ರಶ್ನೆ 21, Q 22, ಒತ್ತಿಹೇಳು - ನಂತರ, ನೀವು ಸೈಟ್ Covariates ಸ್ವತಂತ್ರ ಪ್ರತಿನಿಧಿಯನ್ನಾಗಿ ನಮೂದಿಸಬೇಕು. ನಂತರ ನೀವು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಅವರನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಒಂದು ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚು 2 ಸ್ವತಂತ್ರ ಅಂಶಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ, ಹಂತ ಪೂರ್ವನಿಯೋಜಿತವಾಗಿ ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾಗಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಚರಾಂಕಗಳ ಏಕಕಾಲಿಕ ಆಡಳಿತ ಮತ್ತು ಹಂತದ ವಿಧಾನ ಬಳಸದಿದ್ದಲ್ಲಿ. ಜನಪ್ರಿಯ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹಿಂದುಳಿದ ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ: ಎಲ್ಆರ್. ಆಯ್ಕೆ ಬಟನ್ ಬಳಸಿ, ನೀವು ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಅಧ್ಯಯನ, ಮತ್ತು ಕೇವಲ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುರಿಯ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರಬಾರದು.

ವರ್ಗೀಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ವಿವರಿಸಿ

ಅಸ್ಥಿರ ಒಂದಾಗಿದೆ ಹೆಚ್ಚು 2 ವಿಭಾಗಗಳು ಸಂಖ್ಯೆಗೆ ರೇಟ್ ಮಾಡಿದಾಗ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಬಳಸಲು ವರ್ಗೀಯ ಬಟನ್. ಈ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ, ಕೇವಲ ಅಂತಹ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ವರ್ಗೀಯ Covariates ನಿಲ್ದಾಣದಲ್ಲಿ ವರ್ಗೀಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ವಿಂಡೋ ವಿವರಿಸಿ. ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, ಇಂತಹ ವೇರಿಯಬಲ್ ಕಾಣೆಯಾಗಿದೆ. ಡ್ರಾಪ್-ಡೌನ್ ಪಟ್ಟಿ ನಂತರ, ಐಟಂ ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟ್ ಮಾರ್ಗಾಂತರ ಆಯ್ಕೆ ಮತ್ತು ಬದಲಾಯಿಸು ಬಟನ್ ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಅವಲಂಬಿತ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ಕೆಲವು ರೇಟ್ ಅಂಶ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ನಡೆಯಲಿದೆ. ಅವರ ಸಂಖ್ಯೆ ವರ್ಗಗಳ ಮೂಲ ಪದಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.

ಹೊಸ ಬದಲಾಗಬಲ್ಲ ಉಳಿಸಿ

ಮುಖ್ಯ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ಉಳಿಸಿ ಗುಂಡಿಯನ್ನು ಬಳಸಿ ಹೊಸ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ಸಂವಾದ ಪೆಟ್ಟಿಗೆ ರಚಿಸಲು ಹೊಂದಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅವರು ನಿವರ್ತನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ, ಇದು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ ಅಸ್ಥಿರ ರಚಿಸಲು ಸಾಧ್ಯ:

1. ವರ್ಗೀಕರಣದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವರ್ಗದಲ್ಲಿ (Groupmembership) ರವರ.
2. ಸಂಭವನೀಯತೆ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ತಂಡವನ್ನು (ಪ್ರೊಬ್ಯಾಬಿಲಿಟೀಸ್) ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಿದವರ ವರ್ಗೀಕರಿಸುವ.

ಆಯ್ಕೆಗಳು ಗುಂಡಿಯನ್ನು ಸಂಶೋಧಕ ಬಳಸುವಾಗ ಯಾವುದೇ ಗಮನಾರ್ಹ ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಅಂತೆಯೇ, ಇದು ಕಡೆಗಣಿಸಬಹುದಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಮುಖ್ಯ ವಿಂಡೋದಲ್ಲಿ "ಸರಿ" ಗುಂಡಿಯನ್ನು ಬಳಸಿ ನಂತರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ತೋರಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ.

ವ್ಯವಸ್ಥಾಪನ ಹಿಂಜರಿಕೆಯನ್ನು ಅರ್ಹತೆ ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿಯಂತ್ರಣ

ಟೇಬಲ್ ವಿವಿಧೋದ್ದೇಶದ Testsof ಮಾದರಿ ಕೋಎಫಿಶಿಯಂಟ್ ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಇದು ಅಂದಾಜು ಮಾದರಿ ಗುಣಮಟ್ಟ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಕಾರಣ ಏರಿಕೆಯಾಗುತ್ತಿರುವ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು, ನೀವು ಕೊನೆಯ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ವೀಕ್ಷಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಇದಕ್ಕೆ (Step2) ಹೊಂದಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸಕಾರಾತ್ಮಕ ಫಲಿತಾಂಶದ ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದಾಗಿದೆ ಮಹತ್ವದ ಉನ್ನತ ಪದವಿ (ಸಿಗ್. <0,05) ಮುಂದಿನ ಹಂತಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತನೆ ಪತ್ತೆ ಹೆಚ್ಚಳ ಚಿ ಚದರ ಸೂಚ್ಯಂಕ. ಮಾದರಿ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮಾದರಿ ಸಾಲಿನಲ್ಲಿ ಅಂದಾಜಿಸಲಾಗಿದೆ. ನೀವು ಋಣಾತ್ಮಕ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಪಡೆಯಲು, ಆದರೆ ಒಟ್ಟಾರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ ಮಾದರಿ, ಕಳೆದ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಬಳಕೆಯಾಗುತ್ತಿದೆ ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು ವೇಳೆ ಇದು ಗಮನಾರ್ಹ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ವೇಳೆ.

ಕೋಷ್ಟಕಗಳು

ಮಾದರಿ ಸಾರಾಂಶ ನಿರ್ಮಿಸಿದ ಮಾದರಿ (ಫಿಗರ್ ಆರ್ ಸ್ಕ್ವೇರ್) ವಿವರಿಸುವ ಒಟ್ಟು ಪ್ರಸರಣದ ಸೂಚ್ಯಂಕ, ಅಂದಾಜನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಮೌಲ್ಯವನ್ನು Nagelker ಅರ್ಜಿ ಸೂಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು 0.50 ಹೆಚ್ಚಿನ ವೇಳೆ ಧನಾತ್ಮಕ ಸೂಚಕ, ಒಂದು ನಿಯತಾಂಕದ Nagelkerke ಆರ್ ಸ್ಕ್ವೇರ್ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು. ಒಂದು ಅಥವಾ ಅಧ್ಯಯನ ಮತ್ತೊಂದು ವರ್ಗದ ಸೇರಿದ ನಿಜವಾದ ಸೂಚಕಗಳು ನಿವರ್ತನ ಮಾದರಿಯಿಂದ ಭವಿಷ್ಯ ಆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಇದರಲ್ಲಿ ವರ್ಗೀಕರಣದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ನಂತರ. ಈ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಟೇಬಲ್ ವರ್ಗೀಕರಣ ಟೇಬಲ್ ಫಾರ್. ಇದು ನೀವು ಭಿನ್ನತೆ ಸರಿಯಾಗಿವೆ ಪ್ರಶ್ನೆ ಗುಂಪಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಬಗ್ಗೆ ನಿರ್ಣಯಕ್ಕೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. . ಕೆಳಗಿನ ಕೋಷ್ಟಕವು ಇದು ಸಾಧ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಹಾಗೂ ಒಂದು ಪ್ರಮಾಣಾನುಸಾರಿಯಾಗಿಸಿದ್ದಲ್ಲದ ಅಂಶ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪನ ಹಿಂಜರಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಿತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಪ್ರಮುಖ ಸ್ವತಂತ್ರ ಪ್ರತಿನಿಧಿಯನ್ನಾಗಿ ಹುಡುಕಲು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಸೂಚಕಗಳು ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಪ್ರತಿವಾದಿಯ ಸದಸ್ಯತ್ವವನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಹೊಸ ಅಸ್ಥಿರ ಉಳಿಸಿ ಗುಂಡಿಯನ್ನು ಬಳಸಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು. ಅವರು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವರ್ಗೀಕರಣ ವರ್ಗದಲ್ಲಿ (Predictedcategory) ಮತ್ತು ಈ ಗುಂಪುಗಳು ಸೇರ್ಪಡೆಗಾಗಿ ಸಂಭವನೀಯತೆ (ಪ್ರೆಡಿಕ್ಟಡ್ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳ ಸದಸ್ಯತ್ವ) ಸದಸ್ಯತ್ವವನ್ನು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. ಮುಖ್ಯ ವಿಂಡೋದಲ್ಲಿ "ಸರಿ" ಗುಂಡಿಯನ್ನು ಬಳಸಿ ನಂತರ ಬಹುಪದೀಯ ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ಹಿಂಜರಿತ ಲೆಕ್ಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಕಾಣಿಸುತ್ತದೆ.

ಮೊದಲ ಟೇಬಲ್, ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ಪ್ರಮುಖ ಸೂಚಕಗಳು ಹೊಂದಿರುವ, - ಮಾದರಿ ಟ್ರಯಲ್ ಮಾಹಿತಿ. ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಒಂದು ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಅನುಕೂಲತೆಯ ಬೆಟ್ಟು ಕಾಣಿಸುತ್ತದೆ. ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಮುಖ ಟೇಬಲ್ ಸ್ಯೂಡೋ ಆರ್ ಸ್ಕ್ವೇರ್-ಆಗಿದೆ. ನೀವು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಆಯ್ಕೆ ಸ್ವತಂತ್ರ ಅಸ್ಥಿರ ಉಂಟಾಗುತ್ತದೆ ಇದು ಅವಲಂಬಿತ ಅಂಶವೆಂದರೆ ಒಟ್ಟು ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಪ್ರಮಾಣವು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಟೇಬಲ್ ಲೈಕ್ಲಿಹುಡ್ ಅನುಪಾತ ಟೆಸ್ಟ್ ಪ್ರಕಾರ ನಂತರದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಬಗ್ಗೆ ನಿರ್ಣಯಕ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಅಂದಾಜುಗಳು ಪ್ರಮಾಣಾನುಸಾರಿಯಾಗಿಸಿದ್ದಲ್ಲದ ಗುಣಾಂಕಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತವೆ. ಅವರು ಸಮೀಕರಣದ ನಿರ್ಮಾಣದಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಜೊತೆಗೆ, ಅಸ್ಥಿರ ಪ್ರತಿ ಸಂಯೋಜನೆಗೆ ಅವಲಂಬಿತ ಅಂಶ ಮೇಲಿನ ಪ್ರಭಾವದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಏತನ್ಮಧ್ಯೆ, ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಸಂಶೋಧನೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಿದ ವಿಭಾಗಗಳು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅವಶ್ಯಕ, ಆದರೆ ಉದ್ದೇಶಿತ ಗುಂಪಿನ ಭಾಗವಾಗಿ. ಈ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಟೇಬಲ್ Observedand ಪ್ರೆಡಿಕ್ಟಡ್ ತರಂಗಾಂತರಗಳು.

ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್

ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ವಿಧಾನವನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ವ್ಯಾಪಾರಿಗಳು ಕೆಲಸ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. 1991 ರಲ್ಲಿ, ಕರುಳಿನ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪನ ಹಿಂಜರಿಕೆಯನ್ನು ಸೂಚಕ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಯಿತು. ಅವರು ತಮ್ಮ "ಮಿತಿಮೀರಿದ" ಸಾಧ್ಯತೆ ಬೆಲೆಗಳು ಊಹಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು ಒಂದು ಸುಲಭ ಯಾ ಬಳಸಲು ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಸೂಚಕ ಸಮಾನಾಂತರವಾಗಿ ವಿಸ್ತರಿಸುವ ಎರಡು ಸಾಲುಗಳನ್ನು ರೂಪುಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಚಾನಲ್ಗೆ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಗ್ರಾಫ್ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅವರು ಪ್ರವೃತ್ತಿ ಸಮನಾದ ದೂರ ತೆಗೆದುಹಾಕಲಾಗಿದೆ. ಕಾರಿಡಾರ್ ಅಗಲ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ. ಬೆಲೆಬಾಳುವ ಲೋಹಗಳನ್ನು ಕರೆನ್ಸಿಯನ್ನು ಜೋಡಿಗಳಿದ್ದು ನಿಂದ - ಸುಮಾರು ಎಲ್ಲಾ ಆಸ್ತಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ ಸೂಚಕ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಸ್ಥಗಿತ ಮತ್ತು ತಲೆಕೆಳಗು: ಪದ್ಧತಿಯಲ್ಲಿ ಅದು ಉಪಕರಣದ ಬಳಕೆಗೆ 2 ಪ್ರಮುಖ ಯೋಜನೆಗಳು ನಿರ್ಮಾಣ. ನಂತರದ ಪ್ರಕರಣದಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಾರಿ ಚಾನಲ್ನೊಳಗೆ ಬೆಲೆಯನ್ನು ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಡೈನಮಿಕ್ಸ್ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತವೆ. ರಂದು ಒಂದು ಬೆಂಬಲ ಅಥವಾ ಪ್ರತಿರೋಧ ರೇಖೆಗಳ ವೇಗವು ವೆಚ್ಚ ಸಮೀಪಿಸುತ್ತಿದ್ದಂತೆ ಚಳುವಳಿ ವಿರುದ್ಧ ದಿಕ್ಕಿನಲ್ಲಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ ಸಂಭಾವ್ಯತೆಯಿರುತ್ತದೆ. ಬೆಲೆ ಮಿತಿಯಿದೆ ಹತ್ತಿರದಿಂದ ಫಿಟ್ ಇದ್ದರೆ, ನಂತರ ಆಸ್ತಿ ನಿರ್ಮೂಲನ ಮಾಡಬಹುದು. ಕಡಿಮೆ ಮಿತಿಗೆ, ನೀವು ಖರೀದಿಸುವ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸಬೇಕು. ಸ್ಟ್ರಾಟಜಿ ಸ್ಥಗಿತ ಪಾವತಿ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಅವರು ಕಡಿಮೆ ದೂರದ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಹೊರಗೆ ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ. ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಬೆಲೆಯ ಅಲ್ಪಾವಧಿಗೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲಂಘಿಸುವ ಪರಿಗಣನೆಯಿಂದ, ನೀವು ಸುರಕ್ಷಿತ ಆಡಲು ಮತ್ತು ನಷ್ಟ ತಡೆ ಹೊಂದಿಸಬೇಕು. ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಸಹಜವಾಗಿ, ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ ಆಯ್ಕೆ ನೀತಿಯ coolly ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸಲು ಗ್ರಹಿಸುವ ಮತ್ತು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಹುಟ್ಟಿಸಿದೆ ಪರಿಸ್ಥಿತಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ವ್ಯಾಪಾರಿ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

ತೀರ್ಮಾನಕ್ಕೆ

ಹೀಗಾಗಿ, ವ್ಯವಸ್ಥಾಪನ ಹಿಂಜರಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಕೆ ನೀವು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ಸುಲಭವಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಅನುಗುಣವಾಗಿ ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಬಳಕೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿದರು. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ, ವಿವಿಧ ಮಲ್ಟಿನಾಮಿಯಲ್ ನಿವರ್ತನ ಸರ್ವತೋಮುಖವಾಗಿ. ಆದರೆ, ತಜ್ಞರು ಸಂಕೀರ್ಣದಲ್ಲಿ ಮೇಲೆ ವಿವರಿಸಿದ ಎಲ್ಲಾ ವಿಧಾನಗಳ ಬಳಕೆ ಶಿಫಾರಸು. ಈ ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿ ಗುಣಮಟ್ಟ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಎಂದು ಕಾರಣ. ಇದು, ಬದಲಿಗೆ, ಅದರ ಅನುಕೂಲಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿ ವಿಸ್ತರಿಸಲು.