定性因變量的建模詳解演示文稿

定性因變量的建模詳解演示文稿現(xiàn)在是1頁\一共有43頁\編輯于星期五（優(yōu)選）定性因變量的建?，F(xiàn)在是2頁\一共有43頁\編輯于星期五（一）線性概率模型線性概率模型的解釋現(xiàn)在是3頁\一共有43頁\編輯于星期五（一）線性概率模型線性概率模型的問題1、異方差2、常規(guī)檢驗失效3、函數(shù)設定不當4、易出現(xiàn)無法解釋的結果現(xiàn)在是4頁\一共有43頁\編輯于星期五異方差現(xiàn)在是5頁\一共有43頁\編輯于星期五函數(shù)設定不當線性概率模型是線性的，而實際是非線性關系現(xiàn)在是6頁\一共有43頁\編輯于星期五函數(shù)設定不當現(xiàn)在是7頁\一共有43頁\編輯于星期五易出現(xiàn)無法解釋的結果由于函數(shù)形式設定不當，預測時很難避免出現(xiàn)得到的Y值大于1或小于0的情況，為結果的解釋帶來困難?，F(xiàn)在是8頁\一共有43頁\編輯于星期五（二）Logit模型又稱Logistic模型，該模型克服了線性概率模型的取值范圍的弱點?，F(xiàn)在是9頁\一共有43頁\編輯于星期五（二）Logit模型現(xiàn)在是10頁\一共有43頁\編輯于星期五（二）Logit模型現(xiàn)在是11頁\一共有43頁\編輯于星期五（二）Logit模型現(xiàn)在是12頁\一共有43頁\編輯于星期五（二）Logit模型現(xiàn)在是13頁\一共有43頁\編輯于星期五（二）Logit模型1、模型的解釋2、模型的數(shù)據(jù)與估計3、模型的檢驗現(xiàn)在是14頁\一共有43頁\編輯于星期五1、模型的解釋現(xiàn)在是15頁\一共有43頁\編輯于星期五1、模型的解釋發(fā)生比和發(fā)生比率（OddsandOddRatio）發(fā)生比率是為了比較發(fā)生比而提出的指標

現(xiàn)在是16頁\一共有43頁\編輯于星期五1、模型的解釋自變量為定量變量的解釋現(xiàn)在是17頁\一共有43頁\編輯于星期五1、模型的解釋發(fā)生比的相對變化率現(xiàn)在是18頁\一共有43頁\編輯于星期五1、模型的解釋自變量為定量變量的解釋

回歸系數(shù)的指數(shù)表示在其他因素不變情況下，相應自變量增加1個單位，發(fā)生比變化的幅度與方向，即發(fā)生比率。

價格上升1單位，發(fā)生比率為0.9564，即需求超過100的發(fā)生比下降，變化率為-4.36%現(xiàn)在是19頁\一共有43頁\編輯于星期五1、模型的解釋自變量為定量變量的解釋需要了解自變量發(fā)生一個離散的變化，如價格下降100元時，發(fā)生比的變化?，F(xiàn)在是20頁\一共有43頁\編輯于星期五1、模型的解釋自變量為虛擬變量的解釋現(xiàn)在是21頁\一共有43頁\編輯于星期五1、模型的解釋自變量為虛擬變量的解釋現(xiàn)在是22頁\一共有43頁\編輯于星期五1、模型的解釋自變量為虛擬變量的解釋：

回歸系數(shù)的指數(shù)表示在其他因素不變情況下，兩種屬性在發(fā)生比上的差異。

高等級與低等級，發(fā)生比率為57.76，即高等級產(chǎn)品需求大于100的發(fā)生比為低等級的57.76倍現(xiàn)在是23頁\一共有43頁\編輯于星期五Tobit模型適用于截取樣本（Censoredsample），例如在正值區(qū)間為連續(xù)變量，但總體中有相當部分取值為0的情況現(xiàn)在是24頁\一共有43頁\編輯于星期五2、模型的數(shù)據(jù)與估計進入模型的數(shù)據(jù)分為兩類：

微觀數(shù)據(jù)分組數(shù)據(jù)現(xiàn)在是25頁\一共有43頁\編輯于星期五2、模型的數(shù)據(jù)與估計微觀數(shù)據(jù)現(xiàn)在是26頁\一共有43頁\編輯于星期五2、模型的數(shù)據(jù)與估計分組數(shù)據(jù)現(xiàn)在是27頁\一共有43頁\編輯于星期五2、模型的數(shù)據(jù)與估計對于微觀數(shù)據(jù)，最小二乘法是無用武之地的。現(xiàn)在是28頁\一共有43頁\編輯于星期五2、模型的數(shù)據(jù)與估計對于分組數(shù)據(jù)，為避免異方差，可以使用加權最小二乘

關鍵在于同一分組有幾個數(shù)據(jù)，可以計算概率現(xiàn)在是29頁\一共有43頁\編輯于星期五2、模型的數(shù)據(jù)與估計對于微觀數(shù)據(jù)，一般采用極大似然估計（MaximumLikelihoodEstimation，MLE）基本思想

假定一枚硬幣，其拋擲后為正面的真實概率有兩種可能取值：0.1和0.01，如果做一次試驗，結果為正面，則應估計概率為0.1?，F(xiàn)在是30頁\一共有43頁\編輯于星期五2、模型的數(shù)據(jù)與估計MLE的基本思想現(xiàn)在是31頁\一共有43頁\編輯于星期五2、模型的數(shù)據(jù)與估計在Y為二分變量的情況下，服從貝努里分布，得到一個觀測值的概率為：現(xiàn)在是32頁\一共有43頁\編輯于星期五2、模型的數(shù)據(jù)與估計為便于計算，取對數(shù)：現(xiàn)在是33頁\一共有43頁\編輯于星期五2、模型的數(shù)據(jù)與估計現(xiàn)在是34頁\一共有43頁\編輯于星期五2、模型的數(shù)據(jù)與估計極大似然估計主要適用于大樣本（100以上基本可以）當大樣本情況下，MLE將具有一致性、漸近有效性和漸近正態(tài)性等優(yōu)良性質。現(xiàn)在是35頁\一共有43頁\編輯于星期五2、模型的數(shù)據(jù)與估計分組數(shù)據(jù)：加權最小二乘法用根據(jù)樣本獲得的頻率來代替概率，獲得對數(shù)發(fā)生比，進行計算?，F(xiàn)在是36頁\一共有43頁\編輯于星期五2、模型的數(shù)據(jù)與估計現(xiàn)在是37頁\一共有43頁\編輯于星期五2、模型的數(shù)據(jù)與估計現(xiàn)在是38頁\一共有43頁\編輯于星期五2、模型的數(shù)據(jù)與估計由此可知，權重取為：現(xiàn)在是39頁\一共有43頁\編輯于星期五3、模型的檢驗模型整體的評價擬合優(yōu)度擬合準確性模型卡方統(tǒng)計參數(shù)的檢驗現(xiàn)在是40頁\一共有43頁\編輯于星期五3、模型的檢驗模型整體的評價（1）擬合優(yōu)度

Hosmer-Lemeshow指標AICSC現(xiàn)在是41頁\一共有43頁\編輯于星期五（1）擬合優(yōu)度Hosmer-Lemeshow指標

將預測概率值按升序排列，根據(jù)預測概率值的大小將數(shù)據(jù)分成大致相同規(guī)模的