Xử lý Data với SPSS: Binary logistic (Nguyễn Duy Tâm)

Chia sẻ: Nguyễn Duy Tâm | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:6

0
677
lượt xem
287
download

Xử lý Data với SPSS: Binary logistic (Nguyễn Duy Tâm)

Mô tả tài liệu
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Binary logistic Là mô hình sử dụng biến phụ thuộc là biến định tính (biến phân loại) với hai lựa chọn (option). 1. Một công ty muốn dự đoán tính hiệu quả của một chương trình quảng cáo 2. Một bác sỹ muốn dự đoán về căn bệnh ung thư của bệnh nhân 3. Một nhân viên tín dụng thẩm định dự án vay của khách hàng là tốt hay xấu 4. Một nhà lập chính sách muốn đánh giá một chương trình, dự án giảm nghèo cho các hộ dân....

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Xử lý Data với SPSS: Binary logistic (Nguyễn Duy Tâm)

  1. 03-Apr-10 Nguyễn Duy Tâm - http://sites.google.com/site/tam0505/ 1 Nguyen Duy Tam - http://sites.google.com/site/tam0505/ Con người – Tầm nhìn mới 2 Nguyen Duy Tam - http://sites.google.com/site/tam0505/ 1
  2. 03-Apr-10 Thöïc hieän nghieân cöùu GiỚI THIỆU MÔ HÌNH  Là mô hình sử dụng biến phụ thuộc là biến định tính (biến phân loại) với hai lựa chọn (option). 1. Một công ty muốn dự đoán tính hiệu quả của một chương trình quảng cáo 2. Một bác sỹ muốn dự đoán về căn bệnh ung thư của bệnh nhân 3. Một nhân viên tín dụng thẩm định dự án vay của khách hàng là tốt hay xấu 4. Một nhà lập chính sách muốn đánh giá một chương trình, dự án giảm nghèo cho các hộ dân. 03-Apr-10 3 Nguyen Duy Tam - http://sites.google.com/site/tam0505/ 3 GiỚI THIỆU MÔ HÌNH  Kỳ vọng xác suất xảy ra  So sánh hai trường hợp trên: một trường hợp nào đó. Ví   X dụ kỳ vọng Y xảy ra trường e 0 1 P Y  1 1  e   X 0 1 hợp Y=1, khi X=Xi . P Y  0      X 1 e 0 1   1  e  X  P(Y  1 / X i)  e 0 1 0 1 X 1  e   X 0 1  Lấy LN (log cơ số e) cho cả hai  Trường hợp không xảy ra: vế của phương trình trên và biến   X đổi ta có P(Y  0 / X i)  1  e 0 1 1  e   Y 1     0  1 X  X Ln 0 1  : Y  0 Nguyen Duy Tam - http://sites.google.com/site/tam0505/ 4 2
  3. 03-Apr-10 Tình huống: Thẩm đ nợ ngân hàng ịnh  Một ngân hàng có dữ liệu của 850 khách khàng đã vay trong quá khứ. Một nhân viên tín dụng muốn đánh giá khả năng trả nợ của các khách hàng để phân loại thành TỐT và XẤU. Nhân viên dùng 700 quan sát đầu tiên để xây dựng mô hình logit và 150 quan sát còn lại dùng để đánh giá độ tốt của mô hình. Bankloan.sav Nguyen Duy Tam - http://sites.google.com/site/tam0505/ 5 QUY TRÌNH THỰC HiỆN LẤY HỘP THOẠI BINARY ĐƯA BIẾN VÀO MÔ HÌNH LOGISTIC… Nguyen Duy Tam - http://sites.google.com/site/tam0505/ 6 3
  4. 03-Apr-10 QUY TRÌNH THỰC HiỆN CHỌN SAVE CHỌN OPTION Nguyen Duy Tam - http://sites.google.com/site/tam0505/ 7 KiỂM ĐỊNH MÔ HÌNH ĐỘ PHÙ HỢP CỦA MÔ HỆ SỐ HỒI QUY HÌNH  Sự thay đổi trong tỷ số xác  Hệ số -2LL : càng nhỏ càng suất dự đoán của biến phụ tốt. thuộc Y là 1 hoặc 0 khi  Đánh giá -2LL dựa vào X=Xi kiểm định Omnibus test of  Ngoài ra, cần trả lại nguyên model cofficients và công thức ban đầu để lý giải Hosmer and Lemeshow hệ số hồi quy cho chính xác Test. hơn so với yêu cầu của bài toán. Nguyen Duy Tam - http://sites.google.com/site/tam0505/ 8 4
  5. 03-Apr-10 KiỂM ĐỊNH MÔ HÌNH OMNIBUS TEST OF HOSMER AND MODEL COFFICIENTS LEMESHOW TEST  H0: Mô hình không phù  H0: Không có sự khác biệt hợp (β1= β2=…= βk=0) giữa giá trị thực tế và giá trị  H1: Mô hình phù hợp. dự báo. (phù hợp)  H1: Có sự khác biệt giữa GTTế và GTDBáo. Nguyen Duy Tam - http://sites.google.com/site/tam0505/ 9 Hệ số hồi quy được thực hiện dựa vào kiểm định WALD. Tuy nhiên, phương pháp hoàn toàn tương tự như phương pháp kiểm định trong hồi quy tuyến tính. Nguyen Duy Tam - http://sites.google.com/site/tam0505/ 10 5
  6. 03-Apr-10 Nguyen Duy Tam - http://sites.google.com/site/tam0505/ 11 Nguyen Duy Tam - http://sites.google.com/site/tam0505/ 12 6

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

Đồng bộ tài khoản