Svečias
Titulinis Mokymai Mokymų medžiaga Metodologiniai paketai Taikomoji regresija
Apie mokymus
Mokomieji duomenys
E. mokymai
TAIKOMOJI REGRESINĖ ANALIZĖ SOCIALINIUOSE TYRIMUOSE
TAIKOMOJI REGRESINĖ ANALIZĖ SOCIALINIUOSE TYRIMUOSE

Pavyzdinis metodologinis mokomasis studijų paketas

TAIKOMOJI REGRESINĖ ANALIZĖ SOCIALINIUOSE TYRIMUOSE

Autorus Prof. habil. dr. Vydas Čekanavičius

Ankstesnis dokumentas Turinys  Literatūros sąrašas Duomenų šaltiniai Sekantis dokumentas

10. PROBIT REGRESIJA
10.1. Probit regresijos modelis
       10.1.1. Modelio lygtis

Modeliuojamas dvireikšmis  kintamasis Y priklauso nuo X, Z, W.  Modelio schema:

Kintamasis Y vadinamas priklausomu (arba regresuojamu) kintamuoju, kintamieji X, Z, W vadinami nepriklausomais kintamaisiais arba regresoriais.  Tradiciškai manoma, kad Y įgyjamos reikšmės yra kodai  0 ir 1. Ką šie kodai reiškia, priklauso nuo konkretaus tyrimo. Matematinis modelis sudaromas ne pačiam priklausomam kintamajam, o jo tikimybei P(Y = 0):

Čia   žymi standartinio normaliojo dydžio pasiskirstymo funkciją. Šią funkciją galima užrašyti tik kaip gana bjaurų integralą. Ekvivalentus modelio užrašas yra

Čia  žymi atvirkštinę funkciją, kuri dar vadinama probit  funkcija. Iš čia ir kilo pačio modelio pavadinimas. Koeficientų C,  b1, b2, b3  reikšmės nėra žinomos. Jų įverčiai  gaunami, panaudojus imties duomenis.  Atsižvelgdami į koeficientų reikšmes, nustatysime, kurie regresoriai svarbesni.  Jeigu koeficientas prie kažkurio kintamojo teigiamas, tai šiam kintamajam didėjant, tikimybė Y įgyti nulį (o kokią situaciją ta modelio lygybė Y = 0 atitinka, turime žinoti iš sąlygos) didėja. Jeigu koeficientas neigiamas, tai atitinkamam kintamajam didėjant, tikimybė Y įgyti nulį mažėja (didėja tikimybė, kad Y  įgis 1).

Jeigu b1 > 0, tai X didėjant, didėja ir tikimybė P(Y= 0).

Jeigu b1 < 0, tai X didėjant, didėja ir tikimybė P(Y= 1).

Priešingai dvinarei logistinei regresijai, jokie galimybių santykiai probit regresijoje nėra skaičiuojami.  Prognozė, kam bus lygi tikimybė P(Y = 0), atliekama tik konkrečioms X, Z, W reikšmėms. Prognozę lengviausia atlikti dviem etapais. Pradžioje į formulę

įstatome tas konkrečias X, Z ir W reikšmes, kurioms reikia prognozės. Tada  tikimybių įverčiai apskaičiuojamas pagal formules:

Funkcijos reikšmių lentelės yra kiekviename statistikos vadovėlyje.

Pastaba. Gali būti ir modelis tikimybei P(Y = 1). Tada visose išvadose reikia sukeisti tikimybes P(Y =1) ir P(Y = 0) vietomis.

NAUJIEMS VARTOTOJAMS
NAUJIENOS
Naujienlaiškis

Nr.1  2009 07-11
Nr.2  2009 12-2010 02
Nr.3  2010 03-05
Nr.4  2010 06-08
Nr.5  2010 09-11
Nr.6  2010 12-2011 02
Nr.7 2011 03-05
Nr.8 2011 06-08
 
© KTU Politikos ir viešojo administravimo institutas
Atnaujinta 2018-05-02