Binary logistic là gì? Các công bố khoa học về Binary logistic

Binary logistic regression là một phương pháp thống kê được sử dụng để dự đoán xác suất xảy ra của một biến mục tiêu nhị phân (có hai nhóm). Nó giả sử rằng có m...

Binary logistic regression là một phương pháp thống kê được sử dụng để dự đoán xác suất xảy ra của một biến mục tiêu nhị phân (có hai nhóm). Nó giả sử rằng có một mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc (biến mục tiêu), sau đó áp dụng một hàm logit để chuyển đổi kết quả thành xác suất. Phương pháp này thường được sử dụng trong các lĩnh vực như y tế, tài chính, kinh doanh và xã hội học để dự đoán các kết quả nhị phân như ung thư có hay không, mua hàng hay không, thành công hay không thành công, và nhiều hơn nữa.
Binary logistic regression là một mô hình hồi quy dùng để dự đoán xác suất xảy ra của một biến phân loại nhị phân (có hai nhóm). Đây là một phương pháp thống kê mạnh mẽ và phổ biến được sử dụng để nghiên cứu và dự đoán các sự kiện nhị phân như thành công/thất bại, điểm đậu/rớt, có bệnh/không có bệnh, và nhiều hơn nữa.

Trong binary logistic regression, chúng ta giả định rằng có một mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và log-odds (phân số tỷ lệ) của biến phụ thuộc. Log-odds là logarit của tỷ lệ xác suất của biến phụ thuộc xảy ra trong một nhóm so với nhóm so sánh, và được biểu diễn bằng hàm logit.

Hàm logit là một biểu diễn của log-odds và được tính bằng logarit tỷ lệ của xác suất thành công (có nhãn 1) và xác suất thất bại (có nhãn 0). Hàm logit chuyển đổi dữ liệu thành một đồ thị tuyến tính, nơi các giá trị âm và dương của log-odds đại diện cho các nhóm khác nhau của biến phụ thuộc.

Mô hình logistic regression được xây dựng bằng cách sử dụng phương trình logistic regression và các phương pháp ước lượng như Maximum Likelihood Estimation (MLE) để tìm ra các tham số tốt nhất. Khi xây dựng mô hình, chúng ta cần chọn các biến độc lập có khả năng dự đoán tốt nhất biến phụ thuộc và quan sát các tham số ước lượng (hệ số của biến độc lập) và độ tin cậy (confidence intervals) liên quan.

Binary logistic regression cung cấp cho chúng ta các công cụ để hiểu và dự đoán xác suất của sự kiện nhị phân và cũng cho phép chúng ta kiểm tra tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc.

Danh sách công bố khoa học về chủ đề "binary logistic":

Kích thước mẫu cho các mô hình dự đoán logistic nhị phân: Vượt ra ngoài tiêu chí sự kiện trên biến Dịch bởi AI
Statistical Methods in Medical Research - Tập 28 Số 8 - Trang 2455-2474 - 2019

Hồi quy logistic nhị phân là một trong những phương pháp thống kê được áp dụng thường xuyên nhất để phát triển các mô hình dự đoán lâm sàng. Các nhà phát triển của những mô hình này thường dựa vào tiêu chí Sự Kiện Trên Biến (Events Per Variable - EPV), đặc biệt là EPV ≥10, để xác định kích thước mẫu tối thiểu cần thiết và số lượng biến dự đoán ứng viên tối đa có thể được kiểm tra. Chúng tôi trình bày một nghiên cứu mô phỏng rộng rãi trong đó chúng tôi đã nghiên cứu ảnh hưởng của EPV, tỷ lệ sự kiện, số lượng biến dự đoán ứng viên, tương quan và phân phối của các biến dự đoán ứng viên, diện tích dưới đường cong ROC và hiệu ứng của biến dự đoán đối với hiệu suất dự đoán ngoài mẫu của các mô hình dự đoán. Hiệu suất ngoài mẫu (chuẩn hóa, phân biệt và sai số dự đoán xác suất) của các mô hình dự đoán đã phát triển được nghiên cứu trước và sau khi thu nhỏ hồi quy và chọn biến. Kết quả cho thấy rằng EPV không có mối quan hệ mạnh với các chỉ số hiệu suất dự đoán và không phải là tiêu chí phù hợp cho các nghiên cứu phát triển mô hình dự đoán (nhị phân). Chúng tôi chỉ ra rằng hiệu suất dự đoán ngoài mẫu có thể được xấp xỉ tốt hơn bằng cách xem xét số lượng biến dự đoán, kích thước mẫu tổng thể và tỷ lệ sự kiện. Chúng tôi đề xuất rằng việc phát triển các tiêu chí kích thước mẫu mới cho các mô hình dự đoán nên dựa trên ba tham số này và cung cấp các gợi ý để cải thiện việc xác định kích thước mẫu.

#hồi quy logistic nhị phân #kích thước mẫu #mô hình dự đoán #hiệu suất dự đoán #tiêu chí sự kiện trên biến
No rationale for 1 variable per 10 events criterion for binary logistic regression analysis
BMC Medical Research Methodology - Tập 16 Số 1 - 2016
Phân tích các yếu tố tác động đến tình trạng nghèo ở đồng bằng Sông Cửu Long
Tạp chí Khoa học và Công nghệ Nông nghiệp - Tập 2 Số 1 - Trang 477-488 - 2018
Nghiên cứu này sử dụng mô hình Binary Logistic để phân tích các yếu tố tác động đến tình trạng nghèo của hộ gia đình ở Đồng bằng Sông Cửu Long (ĐBSCL). Trong đó, dữ liệu nghiên cứu gồm 1.905 hộ lấy từ bộ dữ liệu khảo sát mức sống dân cư Việt Nam năm 2014. Kết quả nghiên cứu cho thấy các yếu tố tác động mạnh đến nghèo của hộ gia đình ở ĐBSCL là: tỷ lệ phụ thuộc của hộ, quy mô hộ, diện tích đất sản xuất của hộ, học vấn của chủ hộ, giới tính của chủ hộ, chủ hộ tham gia các tổ chức xã hội, dân tộc của chủ hộ và việc làm trong lĩnh vực phi nông nghiệp của chủ hộ. Dựa vào kết quả tác giả gợi ý chính sách giảm nghèo cho vùng nghiên cứu. ANALYZE THE FACTORS AFFECTING POVERTY IN MEKONG DELTA ABSTRACTThe research used the Binary Logistic model to analyze the factors affecting the poverty of the households in the Mekong Delta. In particular, research data consisted of 1,905 households drawn from data set of Vietnam Household Living Standard Survey in 2014 (VHLSS, 2014). The study results show that factors with a strong impact on the poverty of the households in Mekong Delta are the dependency ratio of the households; the household size, the production land of the households, the head of household’s education, genders, participation in social organizations, ethnic groups and jobs in non-agricultural field. Based on the results, the author suggested the poverty reduction policies for the area of research.
#Binary logistic #Đồng bằng Sông Cửu Long #nghèo #yếu tố tác động #Mekong Delta #poverty #the factors affecting
A novel multi-classifier based on a density-dependent quantized binary tree LSSVM and the logistic global whale optimization algorithm
Springer Science and Business Media LLC - Tập 50 Số 11 - Trang 3808-3821 - 2020
Ý ĐỊNH MUA VÀ SẴN SÀNG TRẢ GIÁ CAO CỦA NGƯỜI TIÊU DÙNG ĐỐI VỚI THỰC PHẨM HỮU CƠ: ỨNG DỤNG MÔ HÌNH HỒI QUY LOGISTICS
Tình hình tiêu thụ thực phẩm hữu cơ đã tăng trong thời gian gần đây và đáp ứng được mối quan tâm của người tiêu dùng về các vấn đề liên quan đến sức khỏe, hạnh phúc và môi trường. Tuy nhiên, việc gia tăng tiêu thụ vẫn còn nhiều hạn chế so với tiềm năng của thị trường. Nghiên cứu này nhằm mục đích điều tra các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua và sẵn sàng trả giá cao của người tiêu dùng đối với thực phẩm hữu cơ. Với một mẫu nghiên cứu gồm 267 người tiêu dùng được khảo sát trực tiếp tại các hộ gia đình ở thành phố Hồ Chí Minh, các giả thuyết đã được kiểm định bằng mô hình hồi quy logistics. Kết quả xác nhận rằng, đặc điểm gia đình, thái độ, nhận thức an toàn và rào cản rủi ro là những yếu tố chính ảnh hưởng đáng kể đến ý định mua và sẵn sàng trả giá cao của người tiêu dùng đối với thực phẩm hữu cơ. Kết quả của nghiên cứu này cung cấp những hiểu biết sâu sắc cho nhà quản lý và tiếp thị về các biến số chính thúc đẩy tiêu thụ thực phẩm hữu cơ trong nước.
#Organic food #purchase intention #willingness to pay a premium #logistic regression
The application of Binary Logistic regression in analyzing Hoi An's poverty
This paper is to analyse the poverty reduction results, clarify some basic factors and their impacts on poverty probability in Hoi An city by using quantitative methods, the model of Binary Logistic regression. The results show that the poverty rate, especially the poverty gap and poverty severity in Hoi An strongly declined in the 2010-2012 survey period. Quantitative analysis also reveals the factors that increase probability of being poor is mainly due to high number of people living dependently in households, poor health status with many illnesses. In addition, rise in probability of poverty in Hoi An is also caused by almost main labour worked in agricultural sector, low education level, low number of labour in households and difficulty in accessibility of credit capital.
ỨNG DỤNG MÔ HÌNH HỒI QUI BINARY LOGISTIC XÁC ĐỊNH CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN NHU CẦU HỌC NGHỀ CỦA LAO ĐỘNG NÔNG THÔN
Nghiên cứu xác định các yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu học nghề của lao động nông thôn được thực hiện trên địa bàn huyện Phụng Hiệp – tỉnh Hậu Giang tập trung vào lực lượng lao động trên địa bàn nông thôn nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu học nghề của lao động. Kết quả nghiên cứu cho thấy 7 yếu tố bao gồm độ tuổi (X1), giới tính (X2), trình độ học vấn (X3), số nhân khẩu (X4), nguồn lực lao động trong nông hộ (X5), tổng thu nhập nông hộ (X6) và thông tin giới thiệu đào tạo nghề (X7) được đưa vào phân tích thông qua mô hình hồi qui Binary Logistic. Kết quả phân tích cho thấy, mức độ phù hợp của mô hình đạt giá trị 83,5%, trong đó các biến số X1, X2, X3, X4, X5, X6, có ý nghĩa thống kê, biến số thông tin giới thiệu đào tạo nghề X7 (Sig. =,371>0,05) không có ý nghĩa thống kê khi đưa vào mô hình.
#Binary Logistic #lao động #nhu cầu học nghề #nông thôn #yếu tố ảnh hưởng
Thực trạng và các nhân tố ảnh hưởng đến việc ứng dụng E- Marketing tại các doanh nghiệp vừa và nhỏ trên địa bàn TP Đà Nẵng
Xuất hiện cùng với sự ra đời của TMĐT, E- Marketing (Marketing điện tử) đang đóng một vai trò quan trọng trong việc quảng bá và thu hút khách hàng không chỉ ở các doanh nghiệp TMĐT mà ngay cả đối với DN truyền thống. Đơn giản vì E- marketing là công cụ hiệu quả và nhanh chóng nhất giúp DN và sản phẩm của DN tiếp cận được với người tiêu dùng toàn thế giới. Mặc dù, thương mại điện tử luôn gắn liền với toàn cầu hóa, tuy nhiên mỗi phân đoạn thị trường vẫn có đặc trưng tiêu dùng riêng, đòi hỏi một chiến lược Marketing riêng, cho nên vẫn cần có các nghiên cứu cho các phân đoạn thị trường cụ thể. Bài báo này được thực hiện nhằm mục đích tìm hiểu thực trạng Doanh nghiệp vừa và nhỏ khi ứng dụng Marketing điện tử và từ đó chỉ ra các nhân tố chính tác động đến việc ứng dụng công cụ này trên địa bàn TP. Đà Nẵng.
#E- Marketing #nhân tố #doanh nghiệp #Đà Nẵng #mô hình hồi quy Binary Logistic
Các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro của việc tham gia hụi của nông hộ tại huyện Tiểu Cần, tỉnh Trà Vinh
Bài viết xác định các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro của việc tham gia hụi của nông hộ tại huyện Tiểu Cần, tỉnh Trà Vinh. Số liệu sử dụng trong bài viết được thu thập từ một cuộc điều tra bằng bảng câu hỏi với tổng số nông hộ được khảo sát là 280. Bài viết ứng dụng mô hình Binary Logistic để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro của việc tham gia hụi của nông hộ. Kết quả ước lượng của mô hình cho thấy, các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro của việc tham gia hụi của nông hộ là “vị trí xã hội”, “thâm niên” và “số tiền trung bình mà hộ phải đóng”. Trong đó, yếu tố “vị trí xã hội” ảnh hưởng mạnh nhất đến rủi ro của việc tham gia hụi của nông hộ.
#rủi ro #nông hộ #mô hình Binary Logistic #tham gia hụi #thông tin bất cân xứng
Tổng số: 61   
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7