다항 로지스틱 회귀분석
다항 로지스틱 회귀분석은 예측자 변수 세트의 값에 따라 개체를 분류할 때 유용합니다. 다항 로지스틱 회귀분석은 로지스틱 회귀분석과 유사하지만 종속변수가 두 개의 범주로 제한되지 않으므로 로지스틱 회귀분석보다 일반적으로 사용할 수 있습니다.
예. 영화를 흥행시킬 수 있도록 영화사에서는 관객이 선호하는 영화의 종류를 예측하려고 합니다. 이 경우 영화사에서는 다항 로지스틱 회귀분석을 실행하여 개인의 연령, 성별, 데이트 성향이 영화의 선호도에 미치는 영향력 정도를 측정할 수 있습니다. 이 결과에 따라 영화사에서는 특정 영화에 대해 그 영화를 볼 가능성이 높다고 예상되는 관객층을 겨냥하여 집중적으로 광고할 수 있습니다.
통계. 반복 히스토리, 모수 상관계수, 근사 공분산 및 상관행렬, 모형 및 부분 효과에 대한 우도비 검정, –2 로그-우도를 선택할 수 있습니다. Pearson 및 편차 카이제곱 적합도, Cox 및 Snell, Nagelkerke, McFadden R 2를 선택할 수 있습니다. 분류: 반응 범주에 의한 관측빈도 대 예측빈도를 선택할 수 있습니다. 교차 분석표: 공분산 패턴 및 반응 범주에 의한 관측 빈도, 예측 빈도(잔차 포함) 및 비율을 선택할 수 있습니다.
방법. 다항 로짓 모형은 완전 요인 모형이나 사용자 정의 모형에 모두 적합합니다. 모수 추정은 반복적 최대 우도 알고리즘을 사용하여 구합니다.
다항 로지스틱 회귀 데이터 고려사항
데이터. 종속변수는 범주형이어야 합니다. 독립변수는 요인 또는 공분산 변수여야 합니다. 일반적으로 요인은 범주형 변수, 공분산은 연속변수여야 합니다.
가정. 임의의 두 범주의 승산비는 다른 모든 반응 범주에 대해 독립적이라고 가정합니다. 예를 들어, 신제품을 출시하는 경우 다른 모든 제품의 시장 점유율에 같은 비율로 영향을 미치며, 공분산 패턴이 주어질 경우에 반응변수는 독립 다항 변수라고 가정합니다.
다항 로지스틱 회귀분석 구하기
이 기능에는 사용자 정의 테이블 및 고급 통계가 필요합니다.
- 메뉴에서 다음을 선택합니다.
- 종속변수를 하나 선택합니다.
- 요인변수는 선택 사항이며 숫자 또는 범주형 변수 모두 사용할 수 있습니다.
- 공분산은 선택 사항이지만 지정하는 경우에는 숫자형 변수여야 합니다.
이 프로시저는 NOMREG 명령 구문을 붙여넣습니다.