sosyal bilimler ve diğer nicel alanlarda İstatistiksel analizler birçok durumda olasılık modellerininyorumlanmasını gerektirir . Sosyal bilimciler tarafından kullanılanen yaygın yöntem En Küçük Kareler ( EKK ) ‘dir . Bağımlı değişken bir kukla Ancak , EKK metodolojik olanaksız olduğunu. Budurumda, logit modeller tercih edilmektedir . Farklı EKK yorumlarken , bu veriler regresyon matrisi ile set
Sen
< Daha Talimatları Göster
ihtiyacınız olacak tahmin probabilities.Things olarak S – şekilli eğrileri veri ifade logit modelleri , anlamak zor değil br > Nasıl Kurulur Logit Modeli
1

aşağıdaki gibi model kurmak için kullanacağıformülleri yazın :

Y * = b0 + b1X1 + b2X2 + . ..

Pr ( Y = 1 ) = ( 1 ) /( 1 + exp ( – ? Y * ) )
2

Pr ( Y = 1 )olasılığını gösterir Y = 1 , Y ile bazı olayını belirten . Y vatandaş oy verecekolasılığı olduğunu düşünün. Pr ( Y = 1 ) = 0,5 ise , o zamanvatandaş oy verecek bir .5 olasılık olduğunu biliyoruz . Bu nedenle , Pr ( Y = 1 ) pozitif veya negatif belirtileri olarak ifade edilecektir 0 ve 1
3 < p >katsayıları ( b0 , b1 , b2 , vb ) arasında bir değer her zaman ve bağımsız değişkenler ( sizin bağımlı değişken üzerine hareketdeğişkenleri ) karşılık gelmektedir. Bu katsayıların biri negatif işareti varsa , daha büyük bir karşılık gelen X, dolayısıyla azalmış Pr ( Y = 1 ) orada bir alt Y * olacak ve anlamına gelir .
Logit Model yorumlama nasıl
4

logit modellerinde ,bağımlı değişken bir kukla olduğunu. Yani, ya bir ifade /veya olay tipi bir olasılığı olarak ifade edilmiştir. Bağımlı değişken olarak oylama olasılığı ile lojit modeli atfetmek olur ya bir & quot; 0 & quot ; ya da bir quot; 1 inç ; aşağıdaki gibi her alternatife :

& quot; 0 & quot; =
Oy vermedi

& quot; 1 & quot; =
Olarak < p >bağımlı değişken en yüksek noktasında en düşük noktasında , 0 ve 1 bir ölçekte çalışany ekseni üzerinde yer almaktadır .
< P> xyI çizerek bu örneği simule yukarıda tarif edilen , y-ekseni ile bir grafik.
5

eğitim seviyesini tanımlayan bir x – ekseni oluşturur. Ölçekte beş karma işaretleri yerleştirin vekarma yakınkesiştiğinde de 1 ile başlayan vekesiştiğinde , 1 = bazı yüksek okul , 2 = lise , 3 point olsa olsa 5 ile biten onları etiketlemek = bazı lisans , 4 = lisans ötesinde lisans ve 5 = .
6

eğrisi (S üst ) en yüksek noktası arasında, x -ekseni üzerinde ve 5 üzerinde yer alır ve böylece şeklinde bir eğri sistemi ve S sadece y-ekseni üzerinde, 1 , en alçak noktası altındaki bir noktada sadecey-ekseni üzerinde0 ° C’nin üzerindeki bir noktadan,x-ekseni üzerindeve 1 üzerinde karşısındadır.
7

Bu eğriyi yorumlamakhayali çizgiS eğrisi buluştuğuyerex – ekseni üzerinde herhangi bir noktadan hayali bir dikey çizgi yukarı gitmek için . Sonray ekseni bu kesiştiğinde yatay çalışan bir çizgi düşünün . Bu kesiştiğiolasılığını ortaya koymaktadır & quot bir vatandaş ; x & quot; eğitim düzeyi olan bir & quot; y & quot; oylama olasılığı

(yani , bazı lisans deneyimi olan bir vatandaş oylama .43 olasılık vardır)