Статистические методы, используемые в маркетинговых исследованиях. Маргарита Акулич

линейных значений факторных переменных. Для пробит-модели (также как и для логит-модели) зависимая переменная – дихотомическая. К факторам в пробит-модели предъявляется требование, чтобы они были количественно выраженными либо категориальными, но преобразованными в переменные дихотомические.

      Применение пробит-модели относительно сферы аналогично применению логистической регрессии. Если осуществить моделирование и классификацию по пробит-модели и также по модели логистической регрессии, то результаты окажутся весьма сходными. Но в некоторых случаях результаты могут разниться.

      Регрессия Кокса

      Фото из источника в списке литературы [7]

      Регрессионную модель Кокса считают статистической моделью зависимости функции риска от переменных-факторов независимого вида.

      Регрессию Кокса рассматривают в качестве модели отличающихся пропорциональностью рисков. Благодаря ей прогнозируют риск наступления события для какого-то объекта и оценивают влияние определенных заранее независимых предикторов (переменных) на данный риск. Риск рассматривают в качестве зависящей от времени функции. Риск не является вероятностью, поэтому его значения могут превышать единицу.

      Объектом может быть клиент, для которого в маркетинге практикуется прогнозирование риска наступления некого события. Объект находится в поле зрения априори (то есть его постоянно наблюдают), в любой временной отрезок возможно наступление события, приводящего к его выбытию из группы риска. К примеру, таким событием может оказаться отказ клиента от товара либо услуги компании или его неспособность оплаты кредита.