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

6. RANGINĖ LOGISTINĖ REGRESINĖ ANALIZĖ
6.1. Ranginės logistinės regresijos modelis
        6.1.3. Prognozavimas

Atkreipiame dėmesį į tai, kad P(Y > i) = 1 – P(Y ≤  i). Todėl, naudojantis aprašytaisiais modeliais, nesunku rasti P( Y ≤  i). O šias tikimybes jau galima panaudoti, skaičiuojant P( Y = i). Kadangi Y įgyja tik sveikas reikšmes, tai nesunku suprasti, kad

P(Y= j) = P(Y ≤ j) – P(Y ≤ j – 1).

 Konkrečioms X, Z, W reikšmėms tai daroma taip: surandame tikimybių santykių logaritmus  z1, z2, z3 ir pagal formules

surandame konkrečias jų reikšmes. Tam užtenka įstatyti tas X, Z ir W reikšmes, kurioms norime gauti  prognozę. Tikimybių įverčiai skaičiuojami pagal formules:

Čia  e = 2,7183...  

Tarkime, kad norime rasti . Tikimybių įvertčius  apskaičiuojame pagal aukščiau pateiktas formules. Tada pasinaudojame formulėmis:

Kartais reikalinga grubi prognozė, kurį iš galimų Y atsakymų rinksis respondentas? Prognozė daroma taip: suskaičiuojamos visų galimų Y  reikšmių tikimybės. Prognozuojame tą reikšmę, kurios įgijimo tikimybė didžiausia. Pavyzdžio atveju prognozuotume, kad Y  įgis 1.

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 2018-09-27