|
|
Періодичні видання НАСОА >
Статистика України >
2021 >
№3 (94) >
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://194.44.12.92:8080/jspui/handle/123456789/6091
|
| Назва: | Використання логістичної регресії для аналізу результатів статистичних спостережень / Using the logistic regression in analysis of results from statistical observations. |
| Автори: | Сошникова, Л. А.
Soshnikova, L. A. |
| Ключові слова: | логістика
логістичні регресії
статистичні спостереження
аналіз результатів статистичних спостережень
the logistic regression
statistical observations
analysis of results from statistical observations
logistics
logit model
binary choice
multiple choice
chance logarithm
maximum likelihood method
self-assessment of health status
логіт-модель
бінарний вибір
множинний вибір
логарифм шансу
метод максимальної правдоподібност
самооцінка здоров’я |
| Дата публікації: | 2021 |
| Видавець: | Національна академія статистики, обліку та аудиту |
| Короткий огляд (реферат): | Сошникова Л. А. Використання логістичної регресії для аналізу результатів статистичних спостережень. Статистика України. 2021. № 3. С. 4–11.
Soshnikova, L. A. (2021). Using the logistic regression in analysis of results from statistical observations. Statystyka Ukrainy – Statistics of Ukraine, 3, 4–11. |
| Опис: | У статті розглядаються питання проведення статистичного аналізу з використанням логістичних моделей упорядкованого множинного вибору, які будуються за результатами статистичних спостережень, що передбачають наявність категоріальної залежної змінної. Цю групу моделей доцільно використовувати в тому випад- ку, коли дискретна залежна змінна набуває кілька альтернативних значень, наприклад оцінка рівня успішності студентів (відмінно, добре, задовільно, незадовільно). Для оцінки параметрів таких моделей використовують алгоритми, засновані на елементах теорії імовірностей. Мета побудови моделі множинного вибору – визначити, які чинники та якою мірою впливають на ймовірність настання тієї чи іншої події, вибору тієї чи іншої альтернативи. У роботі досить детально викладені алгоритми розрахунку логіт-моделей бінарного і множинного вибору, а потім на прикладі конкретного завдання (статистичного аналізу результатів самооцінки здоров’я членів домашніх господарств) продемонстровано використання моделі на основі пакета SPSS. Слід зазначити, що в таких статистичних пакетах, як SPSS, STATISTICA, STATA, наявні модулі для побудови логіт- і пробіт-моделей. Оцінка здоров’я населення охоплює об’єктивну оцінку стану його здоров’я за даними офіційної статистики про поширеність захворювань серед населення і сукупну суб’єктивну оцінку індивідуального стану здоров’я за результатами соціологічних досліджень. Важливо знати, наскільки узгоджуються об’єктивна оцінка здоров’я населення і суб’єктивне сприйняття стану здоров’я окремими індивідуумами. Оскільки первинні файли вибіркового обстеження домашніх господарств є конфіденційними, то для побудови моделі множинного вибору автором використані умовні дані, які за своїми характеристиками близькі до реальних значень. У рамках вибіркового спостереження зареєстровані такі змінні, як місце проживання, стать, вік, оцінка здоров’я, заняття спортом, куріння, дохід. При побудові моделі як залежна використовувалася змінна “здоров’я”, як категоріальні змінні – “стать” і “освіта”; коваріатамі були “вік” і “дохід”. Після побудови й оцінки розпізнавального сили моделі (тобто правильності передбачення залежної змінної) її специфікація зберігалась у спеціальному файлі для подальшого реконструювання. The article is focused on investigating the problems arising in the statistical analysis with use of logistic models of the ordered multiple choice, which are constructed by the results of statistical observations involving the existence of a categorical dependent variable. This group of models should be used when a discrete dependent variable takes several alternative values. The examples include assessment of student performance (perfect, good, satisfactory, unsatisfactory). These models’ parameters are estimated using the algorithms based on elements of the probability theory. The purpose of constructing the multiple choice model is to determine the factors with impact on the probability of the occurrence of a particular event and the choice of an alternative, as well as the strength of this impact. A detailed description of the algorithms for estimating logit models of binary and multiple choice is given, with demonstrating the model application in solving a particular problem (statistical analysis of the results of self-assessment of health status by household members) by use of SPSS package. It should be noted that statistical packages like SPSS, STATISTICA or STATA contain the modules for constructing logit and probit models. The assessment of population’s health status includes the objective assessment of their health status by the official statistics data on the prevalence of deceases and the cumulative subjective assessment of the individual health status by the results of sociological studies It is important to know to what extent the objective assessment of the population’s health status complies with the subjective perception of the health status by individuals. Because the primary files of the sample survey of households are confidential, the multiple choice model was constructed by the author using the proxy data with characteristics close to actual values. Variables such as residence place, gender, age, assessment of health status, sports practicing, smoking and income were reported in the process of the sample survey. In constructing the model, the variable “health” was used as a dependent variable; “gender” and “education” were used as categorical variables; “age” and “income” were used as covariates. Once the model was constructed and its identification capacity (i. e. the correctness of the predicted dependent variable) estimated, its specification was saved in a special file for the subsequent rebuilding. |
| URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://194.44.12.92:8080/jspui/handle/123456789/6091 |
| Розташовується у зібраннях: | №3 (94)
|
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.
|
