Полиномиальная логистическая регрессия
Полиномиальная логистическая регрессия полезна для ситуаций, в которых вы хотите иметь возможность классифицировать субъекты на основании значений набора переменных - предикторов. Этот тип регрессии подобен логистической регрессии, но является более общим, поскольку зависимая переменная не ограничена двумя категориями.
Пример. Для более эффективного маркетинга фильмов киностудия желает предсказывать, какой тип кинофильмов захотят смотреть зрители. Выполняя процедуру полиномиальной логистической регрессии, киностудия может оценить силу влияния возраста, пола и семейного положения на предпочитаемый тип фильмов. Затем киностудия ориентирует рекламную компанию определенного фильма на ту группу зрителей, которые с большей вероятностью захотят его смотреть.
Статистика. Хронология итераций, коэффициенты параметров, матрицы асимптотической ковариации и корреляции, критерии соотношения правдоподобия для модели и частичных эффектов, –2-логарифмическое правдоподобие. Критерии согласия Пирсона и отклонения хи-квадрат. R2 Макфаддена, Кокса и Снелла, Найджелкерка. Классификация: наблюдаемые частоты в сравнении с предсказанными по категории отклика. Таблица сопряженности: наблюдаемые и предсказанные частоты (с остатками) и пропорции по шаблонам ковариат и категориям откликов.
Методы. Полиномиальная логит-модель подгоняется для полной факториальной модели или заданной пользователем модели. Оценка параметров выполняется при помощи итеративного алгоритма максимального правдоподобия.
Данные для полиномиальной логистической регрессии
Данные. Зависимая переменная должна быть категориальной. Независимые переменные могут быть факторами или ковариатами. В целом, факторы должны быть категорийными переменными, а ковариаты должны быть непрерывными переменными.
Допущения. Предполагается, что соотношение шансов для любых двух категорий независимы от всех прочих категорий ответов. Например, если на рынок выводится новый продукт, это предположение означает, что на рыночные доли всех прочих продуктов это воздействует в равной пропорции. Кроме того, для заданного шаблона ковариат, отклики предполагаются независимыми полиномиальными переменными.
Получение полиномиальной логистической регрессии
Для этой возможности требуется SPSS Statistics Standard Edition или опция Регрессия.
- Выберите в меню:
- Выберите одну зависимую переменную.
- Факторы необязательны; они могут быть числовыми или категориальными.
- Ковариаты необязательны, но если заданы, должны быть числовыми.
Эта процедура вставит синтаксис команды NOMREG.