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文档简介
1、三种不同的数据类型案例介绍研究目标消费者对于不同类型手机的偏好数据来源对MBA学生的调查共1451个观测值变量介绍实验设计数据读入品牌效应数码相机地影响其他因素的印象游戏数量的影响如果我们用线性回归由于方程两边数据类型不同，因此无法回归但是若假设存在一个连续型变量“喜好程度”Z，则可以建立模型07score=+W7+07Z=+W7+建立Z和评分之间的关系112233441score=ZccZccZccZccZ如果2如果3如果4如果5如果定序回归模型07=+W7+Z07077scoreW7W7W7kkkkPkP zcPcPcF7scoreW7kPkF因为有所以得到对于不同的k有不同的截距Prob
2、it模型和Logit模型7scoreW7kPk 77expW7score1 expW7kkPkProbit模型和Logit模型17scoreW7kPk7logitscoreW7kPk用极大似然法进行参数估计1771747W7=1scoreW7W7W71 51W7=5ikikikiikPkfkk 如果如果如果5score0711,W7inIkkiikLf50711log,scorelogW7nikiikLIkf密度函数变量的显著性：Z检验jjjT 0,1 0,7varjjjjjjNj 模型整体的显著性：似然比检验0070707,2maxlog,0max log,LL 0070707,2maxlog,02max log,LL 多变量 Probit 定序回归10111213234567scoreW1=MotorolaW1=NokiaW1=SamsumW2W3W4W5W6W7PkIII模型整体的显著性检验变量的显著性检验标准正态90%的分位数是1.28标准正态90%的分位数是1.28变量选择2AICDeviancedf logBICDeviancendf预测分析使用Logit模型使用计算机进行预测观察一下预测的效果总结共有27个数据获得了完全准确的预测 共有43个数据的预测误差
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