Статистические методы, используемые в маркетинговых исследованиях. Маргарита Акулич

бинарными переменными не допускается ввиду того, что если это построение будет иметь место, предсказанные значения зависимой переменной интерпретировать окажется практически невозможно.

      Измерения значений факторов в моделях бинарного выбора – только количественные. В эти модели допускается включение категориальных переменных (выступающих в качестве факторов). В данных моделях обеспечивается построение регрессионной модели зависимости с принятием во внимание вероятности, что результативной дихотомической переменной будет принято значение 0 или 1, если значение факторов – заданное.

      Для того чтобы смоделировать вероятность зависимой дихотомической переменной, нужно произвести подбор специальной монотонно возрастающей функции, значения которой могут варьироваться лишь от 0 до 1.

      В моделях бинарного выбора в качестве специальной функции может быть выбрана функция: 1) логистическая; 2) стандартного нормального распределения.

      Если модель бинарного выбора построена на базе логистической функции, то она рассматривается как логистическая регрессия или логит-модель. Если модель бинарного выбора построена на базе функции, стандартного нормального распределения, то ее рассматривают как пробит-модель.

      Посредством логистической регрессии осуществляется прогнозирование вероятности отклика для зависимой переменной от переменных независимых, которые включены в модель. Прогнозные значения вероятности можно использовать для разделения наблюдений на две группы.

      При построении модели регрессии логистической можно осуществить отдельный анализ – анализ Receiver Operator Characteristic (ROC-кривых). Посредством данного анализа можно осуществить выбор оптимального порогового значения вероятности для классификации. ROC-кривую используют, чтобы представить результаты бинарной классификации и оценки уровня ее эффективности.

      Использование логистической регрессии распространяется на решение задач, связанных с моделированием взаимосвязи и классификацией наблюдений. Она находит применение в скоринге: банковском (на ее основе возможно построение рейтинга заемщиков и управления кредитными рисками); потребительском (для моделирования потребительского поведения).

      Регрессия мультиномиальная логистическая

      Фото из источника в списке литературы [5]

      В качестве логистической регрессии мультиномиальной рассматривают общий случай модели логистической регрессии, в ней у зависимой переменной имеются категории в количестве более двух.

      Измерение зависимой переменной (ковариаты) в рассматриваемой регрессии возможно в таких шкалах, как порядковая и номинальная. В качестве нее может выступать переменная потребительского выбора торговой марки. Переменные независимые (факторы) могут быть количественными либо категориальными.

      В данной модели для каждой из категорий переменной зависимой предусматривается построение уравнения