1. Trang chủ
  2. » Công Nghệ Thông Tin

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

6 1,1K 8
Tài liệu đã được kiểm tra trùng lặp

Đang tải... (xem toàn văn)

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Tiêu đề Tài Liệu Xử Lý Data Với SPSS: Binary Logistic
Tác giả Nguyễn Duy Tâm
Trường học Trường Đại Học
Thể loại Tài liệu
Năm xuất bản 2010
Định dạng
Số trang 6
Dung lượng 560,96 KB

Các công cụ chuyển đổi và chỉnh sửa cho tài liệu này

Nội dung

3 03-Apr-10 GiỚI THIỆU MÔ HÌNH Nguyen Duy Tam - http://sites.google.com/site/tam0505/ 3  Là mô hình sử dụng biến phụ thuộc là biến định tính biến phân loại với hai lựa chọn option.. Một

Trang 1

Nguyễn Duy Tâm - http://sites.google.com/site/tam0505/

Nguyen Duy Tam - http://sites.google.com/site/tam0505/ 1

Con người – Tầm nhìn mới

Trang 2

3

03-Apr-10

GiỚI THIỆU MÔ HÌNH

Nguyen Duy Tam - http://sites.google.com/site/tam0505/ 3

 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

GiỚI THIỆU MÔ HÌNH

 Kỳ vọng xác suất xảy ra

một trường hợp nào đó Ví

dụ kỳ vọng Y xảy ra trường

hợp Y=1, khi X=Xi

 Trường hợp không xảy ra:

 :

 So sánh hai trường hợp trên:

 Lấy LN (log cơ số e) cho cả hai

vế của phương trình trên và biến đổi ta có

Nguyen Duy Tam - http://sites.google.com/site/tam0505/ 4

e

e

X

i

Y

1 0

1 0

1 ) / 1

X Y

Y

Ln 0101

e

e

X

i

Y

1 0

1 0

1 1 ) / 0

e e e e

X X X X

Y P Y P

1 0

1 0

1 0

1 0

1 1

1 0 1

Trang 3

Tình huống: Thẩm định nợ ngân hàng

 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

Nguyen Duy Tam - http://sites.google.com/site/tam0505/ 5

Bankloan.sav

QUY TRÌNH THỰC HiỆN

LẤY HỘP THOẠI BINARY

Trang 4

QUY TRÌNH THỰC HiỆN

Nguyen Duy Tam - http://sites.google.com/site/tam0505/ 7

KiỂM ĐỊNH MÔ HÌNH

HỆ SỐ HỒI QUY

 Sự thay đổi trong tỷ số xác

suất dự đoán của biến phụ

thuộc Y là 1 hoặc 0 khi

X=Xi

 Ngoài ra, cần trả lại nguyên

công thức ban đầu để lý giải

hệ số hồi quy cho chính xác

hơn so với yêu cầu của bài

toán

ĐỘ PHÙ HỢP CỦA MÔ HÌNH

 Hệ số -2LL : càng nhỏ càng tốt

 Đánh giá -2LL dựa vào

kiểm định Omnibus test of

model cofficients và Hosmer and Lemeshow Test.

Nguyen Duy Tam - http://sites.google.com/site/tam0505/ 8

Trang 5

KiỂM ĐỊNH MÔ HÌNH

OMNIBUS TEST OF

MODEL COFFICIENTS

 H0: Mô hình không phù

hợp (β1= β2=…= βk=0)

 H1: Mô hình phù hợp

HOSMER AND LEMESHOW TEST

 H0: Không có sự khác biệt giữa giá trị thực tế và giá trị

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.

Trang 6

Nguyen Duy Tam - http://sites.google.com/site/tam0505/ 11

Nguyen Duy Tam - http://sites.google.com/site/tam0505/ 12

Ngày đăng: 24/12/2013, 10:18

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

🧩 Sản phẩm bạn có thể quan tâm

w