პრობით-რეგრესია, ფარული რეგრესია

Hidden Regression

არის ლოგისტიკური რეგრესიის კერძო შემთხვევა, როდესაც გამოიყენება ნორმალური განაწილება. ვთქვათ, დამოკიდებული ცვლადი Y არის ბინალური, იღებს მხოლოდ ორ მნიშვნელობას, 1 ან 0-ს. მაგალითად, Y=1, როცა პასუხი გამოკითხვაზე არის კი, და Y=0, როცა პასუხი არის არა. ამასთან ერთად Y-ზე ახდენს გავლენას რეგრესორი X. პრობით მოდელში იგულისხმება, რომ პირობითი ალბათობა იმისა რომ Y=1, პირობაში  X=x განისაზღვრება ნორმალური განაწილებით.

P(Y=1/X=x)=ϕ(x,b), სადაც ϕ-სტანდარტული ნორმალური განაწილების ინტეგრალური განაწილების ფუნქცია. b - უცნობი შესაფასებელი პარამეტრი. ასევე იგულისხმება, რომ არსებობს ფარული ცვლადი Y*, რომელიც ახდენს გავლენას იმაზე, მიიღებს თუ არა Y მნიშვნელობას 0-ს ან 1-ს.

1, თუ Y*>0

Y=0, Y*თუ <0.

ამასთან, რომ ფარული ცვლადი Y* წრფივად არის დამოკიდებული X ფაქტორებზე.

***

გამოყენებული ლიტერატურა:

Field, A. (2013). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics. SAGE Publications Ltd.

კისი, ჰ. (2008). სტატისტიკა სოციალურ მეცნიერებებში. სოციალურ მეცნიერებათა ცენტრი.  თბილისის უნივერსიტეტის გამომცემლობა

კატეგორია: 
ავტორები: