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首都经济贸易大学 统计学院,定序回归,三种不同的数据类型,案例介绍和描述分析,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,其他因素的影响,游戏数量的影响,定序回归模型简介,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,建立Z和评分之间的关系,定序回归模型,因为有,所以得到,对于不同的k有不同的截距,Probit模型和Logit模型,Probit模型和Logit模型,用极大似然法进行参数估计,密度函数,变量的显著性：Z检验,模型整体的显著性：似然比检验,多变量 Probit 定序回归,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,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个数据的预测误差为1个单位 有30个数据的预测误差较大，超过了1个单位，这部分数据占整个检验样本30%。,
