Kako obrazložiti verjetnostnih modelih

Statistična analiza in drugih kvantitativnih področja družbenih ved , potrebna razlaga verjetnostnih modelov v številnih primerih . Najpogostejša metoda, ki jo družboslovci uporabili, običajne metode najmanjših kvadratov ( OLS ) . Vendar OLS je metodološko neizvedljivo , ko jeodvisna spremenljivkadummy . Ko se to zgodi , so prednostni logit modelov . Medtem ko se razlikuje od tolmačenja OLS , ni težko razumeti, logit modelov, ki izražajo podatke v S -oblike krivulj , kot napovedanih probabilities.Things kar potrebujete : Podatki set z regresijsko matrico
Proste Prikaži več navodil
Kako ustanovitilogit model
1

Zapišite formule jih boste uporabili , da ustanovi svoj ​​model , kot sledi :

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

Pr ( Y = 1 ) = ( 1 ) /( 1 + exp ( - Y *))
2

Pr ( Y = 1) kaže na verjetnost, da Y = 1 , z Y kaže nekaj dogodek . Predstavljajte si, da je Yverjetnost, da bododržavljani volili . Če Pr ( Y = 1 ) = 0,5 , potem veste , da je0,5 verjetnost, da bodržavljan glasuje. Zato , Pr ( Y = 1) je vednovrednost med 0 in 1.
3

koeficientov ( b0 , b1 , b2 , itd ), bo izražena kot znake , bodisi pozitivne ali negativne in ustrezajo vašim neodvisne spremenljivke (spremenljivke, ki delujejo na vaše odvisne spremenljivke ). Če ima ena od teh koeficientov negativen predznak ,večje ustrezna X pomeni, da bonižja Y * , in s temzmanjšala Pr ( Y = 1) .
Kako obrazložiti logit modela
4

V logit modelov ,odvisna spremenljivka jelutka . Kar pomeni, da izražabodisi /ali vrsto dogodka , izražen kot verjetnost . Model logit z verjetnostjo glasovanja kot odvisne spremenljivke bi pripisoval bodisi" 0 " ali" 1 " za vsako alternativo , kot sledi : Spremeni jezik

" 0 " = Ni glasovala

" 1 " = Glasovali

odvisna spremenljivka se nahaja na y osi , ki teče na lestvici z 0 na najnižji točki in 1 na svoji najvišji točki .

Simulacija ta primer s pripravo xy graf z osjo y zgoraj opisano .
5

Ustvari x- os , ki opisuje stopnjo izobrazbe . Postavite pet hašiš oznake na skali in jih označiti začenši z 1 na hash najbližjem križanj in konča s 5 na točki oddaljen od sekata, kjer je 1 = neki srednji šoli , 2 = srednje šole , 3 = nekaj dodiplomski , 4 = dodiplomskih in 5 = zunaj dodiplomski .
6

Draw in s v obliki krivulje , tako da jenajvišja točka na krivulji (zgornji del s ), ki se nahaja nad 5 na x-osi in po vsej od točke tik pod 1 na osi y in najnižjo točko nad 1 na x-osi in čez iz točke tik nad 0 na osi y .
7

interpretirati te krivulje šel namišljeno navpično črto od katere koli točke na x - osi, na kraj, kjernamišljena črta sreča s krivuljo . Potem si predstavljam eno linijo teče vodoravno od tega INTERSECT na y osi . To sekata razkriva verjetnost, dadržavljan s " x " stopnja izobrazbe ima" y " verjetnost glasovanja (tjdržavljan z nekaj dodiplomskega izkušenj ima 0,43 verjetnost glasovanja )