<<
>>

Решение уравнения с использованием логита

Решение такого уравнения упрощенно можно представить следующим образом

Получаются агрегированные данные по переменным x, в которых для

1 p

каждой группы, характеризуемой значениями xj = (xj,..., xj), подсчитыва- ется доля объектов, соответствующих событию {у = 1}.

Эта доля является

) I 1 p

оценкой вероятности Pj = P{у = 1 xj,..., xj } . В соответствии с этим для каждой группы получается значение логита zj.

На агрегированных данных оцениваются коэффициенты уравнения Z = B0 + B1x1 + ... + Bp x p. К сожалению, дисперсия Z здесь зависит от значений x, поэтому при использовании логита применяется специальная техника оценки коэффициентов - взвешенной регрессии.

Еще одна особенность состоит в том, что в реальных данных очень часто группы по x оказываются однородными по у, поэтому оценки Pj оказываются равными 0 или 1. Таким образом, оценка логита для них не определена (для этих значений Z = Ln (0/(1 - 0)) = -да, Z = Ln (1/(1 -1)) = да)).

В некоторых статистических пакетах такие группы объектов просто- напросто отбрасываются.

В настоящее время в статистическом пакете для оценки коэффициентов используется метод максимального правдоподобия, лишенный этого недостатка. Тем не менее проблема, хотя и не в таком остром виде, остается: если оценки вероятности для многих групп оказываются равными 0 или 1, оценки коэффициентов регрессии имеют слишком большую дисперсию. Поэтому, имея в качестве независимых переменных такие признаки, как душевой доход в сочетании с возрастом, их следует укрупнить по интервалам, приписав объектам средние значения интервалов.

<< | >>
Источник: Ковалева Г.Д., Ростовцев П.С.. Анализ социологических данных с применением статистического пакета SPSS. 2002

Еще по теме Решение уравнения с использованием логита:

  1. 28. Решение дифференциальных уравнений с использованием преобразования Лапласса
  2. 17) Метод Фурье решения начально-краевых задач для однородного волнового уравнения (уравнение теплопроводности) с однородными краевыми условиями.
  3. 4. Проекционные методыОбширный класс методов приближенного решения уравнений вида Аи = / использует следующий ПОДХОД: решение ищется В виде UN = = где коэффициенты а, определяются из условия равенства
  4. 6.5. Примеры решений показательных уравнений
  5. 6.6. Примеры решений логарифмических уравнений
  6. Решение дифференциальных уравнений.
  7. Численные методы решения дифференциальных уравнений.
  8. Тема 7 Решение обыкновенных дифференциальных уравнений.
  9. Система уравнений для численного решения
  10. Решение произвольных систем линейных уравнений.
  11. 6.7. Решение систем показательных и логарифмических уравнений
  12. 3.3.2 Итерационное решение стохастических уравнений
  13. Матричный метод решения систем линейных уравнений.
  14. Решение дифференциальных уравнений с помощью степенных рядов.
  15. 1.3. Решение систем линейных уравнений (метод Крамера).
  16. § 3. Способ приближенного решения уравнений.