Statistická analýza v sociálních vědách a jiných kvantitativních oblastech vyžaduje výklad modely pravděpodobnosti v mnoha případech . Nejběžnější Použitá metodika sociálních vědců je Obyčejní nejmenších čtverců ( OLS ) . Nicméně, OLS je metodicky neproveditelné , pokudzávislá proměnná jefiktivní . Je-li to váš případ, Logitové modely jsou preferovány . I když se liší od výkladu OLS , není těžké pochopit logitové modely, které vyjadřují data v S- tvaru křivek předpokládaných probabilities.Things budete potřebovat
dat s regresní matice
Zobrazit další instrukce
Jak nastavitLogit Model
1
Zapište vzorce , které budete používat k nastavení modelu takto : Přihlásit
Y * = b0 + b1X1 + b2X2 + .
..
Pr ( Y = 1 ) = ( 1 ) /( 1 + exp ( – ? Y * ) )
2
Pr ( Y = 1 ) udává pravděpodobnost , že Y = 1 , s Y což ukazuje na určitou událost . Představte si, že Y je pravděpodobnost, žeobčan bude volit . Je-li Pr ( Y = 1 ) = 0,5 , pak víte, že existujepravděpodobnost 0,5 , že občan bude volit . Proto , Pr ( Y = 1) je vždyhodnota mezi 0 a 1.
3
koeficienty ( b0 , b1 , b2 , atd ) bude vyjádřena jako znamení buď pozitivní nebo negativní a odpovídají vašim nezávislé proměnné ( proměnných, které působí na vaši závislé proměnné ). Je-li jedna z těchto koeficientů má záporné znaménko ,větší odpovídající X znamená, že tam budenižší Y * , a tímsnížil Pr ( Y = 1 ) .
Jak interpretovat logit model
4
V logitových modelů ,závislá proměnná jefiktivní . To znamená, že vyjadřujebuď /nebo typ akce vyjádřená jako pravděpodobnost . Logit model s pravděpodobností hlasování jako závislou proměnnou bude připisovat buď& quot; 0 & quot ; nebo& quot; 1 & quot ; na každou alternativu takto : Přihlásit
& quot; 0 & quot; = Nehlasovali
& quot; 1 & quot; = Hlasoval
Závisle proměnná se nachází na ose y , která běží na stupnici od 0 se v jeho nejnižším bodě a jeden na jeho nejvyšší bod .
Simulovat tento příklad tím, že kreslí XY graf s osou y je popsáno výše.
5
Vytvořit osu x , která popisuje úroveň vzdělání . Umístěte pět hash značky na stupnici , a označit je počínaje 1 na hash nejbližší Intersect a končí 5 v bodě nejdále od průsečíku , kde 1 = nějakou vysokou školu , 2 = střední školy , 3 = nějaký vysokoškolák , 4 = vysokoškoláka , a 5 = mimo vysokoškolák .
6
Draw a s ve tvaru křivky , takže na křivce (vrchní část s)nejvyšší bod se nachází nad 5 na ose x a přes z bodu těsně pod 1 na ose y a nejnižším bodem je nad 1 na ose x a naproti bodu těsně nad 0 na ose y .
7
interpretovat tuto křivku nahoru imaginární vertikální linii od nějakého daného bodu na ose x na místo, kdemyšlená čára se setká s s-křivka . Dále si představte, další linie probíhající vodorovně , které se protínají na ose y . To protínají ukazuje pravděpodobnost, žeobčan & quot; x & quot; úroveň vzdělání máa quot; y & quot; pravděpodobnost hlasování (tedyobčan s nějakým vysokoškoláka zkušenosti má 0,43 pravděpodobnost hlasování )