Статистически анализ в областта на социалните науки и други количествени полета изисква тълкуването на вероятностни модели в много случаи . Най-честата методологията, използвана от социалните учени е Обикновените най-малките квадрати ( OLS ) . Въпреки това, OLS е методологически невъзможно , когато зависимата променлива е сляпо . Когато случаят е такъв , логит модели са предпочитани . Докато се различава от тълкуването OLS , то не е трудно да се разбере за логаритмични модели , които изразяват данни в S -образни криви като прогнозира probabilities.Things ви е нужно
данни с регресия матрица

Показване повече инструкции <Бразилски> Как да се създаде Logit Model

1

Напишете формулите , които ще използвате , за да създаде своя модел , както следва :

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

Pr (Y = 1) = ( 1 ) /( 1 + Годен ( – Y *) )

2

Pr (Y = 1 ) показва вероятността, че Y = 1 , с Y показва някакво събитие . Представете си, че Y е вероятността , че един гражданин ще гласува . Ако Pr (Y = 1) = 0.5 , тогава знаете, че там е 0,5 на вероятност, че гражданите ще гласуват. Следователно , Pr (Y = 1 ) винаги е на стойност между 0 и 1

3

Коефициентите ( b0 , b1 , b2 и т.н.), ще бъде изразена като знаци или положителни или отрицателни и отговарят на вашите независими променливи ( на променливи, които действат върху вашата зависима променлива ) . Ако един от тези коефициенти има отрицателен знак , по-голям съответния X означава , че ще има по-ниска Y * , а оттам и до намаляване на Pr (Y = 1) .

Как да тълкува Logit Модел

4

в логит модели , зависимата променлива е сляпо . Това означава, че то изразява или /или тип събитие , изразено като вероятност. A модел логит с вероятност за гласуване, както зависимата променлива ще припише нито на & quot ; 0 & quot ; или и quot 1 & quot ; за всяка алтернатива , както следва :

& quot ; 0 & quot ; = Не гласувате

& quot ; 1 & quot ; = Гласува

Зависимата променлива е разположен на Y – ос , която минава по десетобалната с 0 в най-ниската си точка и един в най-високата си точка.

Симулира този пример чрез теглене на XY граф с оста у описано по-горе .

5

Създаване на х – ос, която описва ниво на образование. Поставете пет хеш марка на скалата и ги етикетират като се започне с една по хеш -близкото Базата и завършва с 5 на най-отдалечената точка от пресичат, където 1 = някаква гимназия , 2 = гимназия, 3 = някакъв студент , 4 = бакалавърски и 5 = отвъд студент .

6

Draw и S крива оформена така, че най-високата точка на кривата ( в горната част на S ) е разположен над 5 по оста х и в от гледна точка точно под един от Y – ос и най-ниската точка е над 1 на х – ос и между от една точка точно над 0 на Y – ос.

7

да се тълкува тази крива , иди въображаема вертикална линия от която и да е точка на х – оста на мястото, където въображаемата линия отговаря на кривата на S . След това си представете друга линия, минаваща хоризонтално от които пресичат на Y – ос. Това пресичат разкрива вероятността , че един гражданин с & quot ; х & quot ; ниво на образование има & quot ; Y & quot ; на вероятността за гласуване (т.е. , един гражданин с бакалавърска опит има 0,43 на вероятността за гласуване ) bulgarian