Minitab 22 - Ordinale logistische Regression
- Erstellt am 14.11.2016
- Überarbeitet am 5.4.2024
- Software: Minitab 22, 21, 20, 19, 18
Wie kann ich in Minitab eine Regression mit einer kategorialen, ordinalen Antwortvariablen durchführen?
Das entsprechende APS-Paket ist über unseren ADDITIVE Professional Service erhältlich. Um das Paket zu erhalten, kontaktieren Sie unseren Support per E-Mail an
Minitab 19 und höher
Erläuterung
Minitab bietet über das Hauptmenü ein Werkzeug Statistik: Regression: Ordinale logistische Regression an. Mit diesem Werkzeug können Sie ein Regressionsmodell mit einer kategorialen, ordinale Antwortvariablen durchführen. Das Modell kann sowohl stetige als auch kategoriale Prädiktoren enthalten. Bei der ordinalen logistischen Regression werden für jede Stufe s der Antwortvariablen y Wahrscheinlichkeiten P(y ≤ s) in Abhängigkeit der Prädiktoren angepasst. Besteht die Antwortvariable beispielsweise aus den fünf Stufen
s1 < s2 < s3 < s4 < s5
so werden auf Basis der Prädiktoren und der ausgewählten Linkfunktion (Logit, Normit (Probit) und Gompit (komplementärer Log-Log)) Wahrscheinlichkeiten
p1 = P(y ≤ s1)
p2 = P(y ≤ s2)
p3 = P(y ≤ s3)
p4 = P(y ≤ s4)
berechnet. Aus diesen können Sie wiederum die Ereigniswahrscheinlichkeiten
P(y = s1) = p1
P(y = s2) = p2 - p1
P(y = s3) = p3 - p2
P(y = s4) = p4 - p3
P(y = s5) = 1 - p4
berechnen. Sowohl die Ereigniswahrscheinlichkeiten als auch die kumulierten Ereigniswahrscheinlichkeiten sowie die beobachteten Häufigkeiten des Eintretens können Sie über den Button Speichern in Spalten des Arbeitsblatts speichern. Geben Sie dazu die Anzahl der Stufen der Antwortvariablen in das Feld Anzahl der Ereignisse eingeben ein.
Weitere Informationen zur ordinalen logistischen Regression und zur Interpretation der Ausgaben finden Sie in der Online-Hilfe von Minitab zur Ordinalen logistischen Regression.
Wie kann ich, wenn ich eine ordinale logistische Regression in Minitab durchgeführt habe, Werte für neue Beobachtungen prognostizieren?
Eine Möglichkeit zum Prognostizieren von Wahrscheinlichkeiten für neue Beobachtungen ist die folgende, auch im Artikel Ereigniswahrscheinlichkeit - Berechnen von Ereigniswahrscheinlichkeiten für die ordinale und nominale logistische Regression beschriebene Methode:
(1) Speichern der Koeffizienten während der Regression über den Button Speichern.
(2) Hinzufügen neuer Werte in die ursprünglichen Prädiktorspalten.
(3) Eintragen neuer Werte in die Antwortspalte. Aufgrund der Vorgehensweise im folgenden Schritt (4) haben diese keinen Einfluss auf das Ergebnis.
(4) Erneutes Durchführen der ordinalen logistischen Regression, unter Verwendung der Ausgabespalte mit den Koeffizienten als Schätzwerte für Validierungsmodell (Button Optionen) und mit Speichern der Anpassungen in Spalten über den Button Speichern. Bitte tragen Sie dazu die Anzahl der Stufen der Antwortvariablen in das Feld Anzahl der Ereignisse eingeben ein und aktivieren Sie die Checkboxen Ereigniswahrscheinlichkeiten und Kumulierte Ereigniswahrscheinlichkeiten. Die prognostizierten Werte erscheinen dann in den gleichen Zeilen in der Ausgabespalten, in denen die neuen Prädiktorwerte in den Eingabespalten eingetragen worden sind.
Minitab-Makro zur Darstellung der Anpassungslinie
Das APS-Paket Nr. 947 ist eine Zip-Datei mit dem lokalen Makro ADD_sup_Darstellung_der_Anpassungslinie_Ordinal.mac zum Erzeugen einer Darstellung der Anpassungslinien der kumulierten Ausfallwahrscheinlichkeiten für ein Modell mit einem einzelnen stetigen Prädiktor (keine Konfidenz- und Prognosebänder) und einer ordinalen Antwortvariable. Die Antwortspalte muss numerisch formatiert sein, beispielsweise kommen ganzzahlige ordinale Bewertungen in Frage. Bitte entpacken Sie die *.mac-Datei und speichern Sie diese in den Speicherort für Makros. Den Pfad können Sie im Dialogfeld Optionen: Allgemein nachlesen, welches Sie durch die Wahl von Datei: Optionen aus dem Hauptmenü von Minitab öffnen können.
Hier ist ein Beispiel für den Aufruf des Makros.
Dieses Makro ist ein Beispiel für die Automatisierungsmöglichkeiten in Minitab. Trotz aller Sorgfalt übernehmen wir keine Gewährleistung für die Richtigkeit der Berechnungen und Ergebnisse.
Siehe auch
Regression mit einer binären Antwortvariablen
Nominale logistische Regression
Minitab 18
Erläuterung
Minitab bietet über das Hauptmenü ein Werkzeug Statistik: Regression: Ordinale logistische Regression an. Mit diesem Werkzeug können Sie ein Regressionsmodell mit einer kategorialen, ordinale Antwortvariablen durchführen. Das Modell kann sowohl stetige als auch kategoriale Prädiktoren enthalten. Bei der ordinalen logistischen Regression werden für jede Stufe s der Antwortvariablen y Wahrscheinlichkeiten P(y ≤ s) in Abhängigkeit der Prädiktoren angepasst. Besteht die Antwortvariable beispielsweise aus den fünf Stufen
s1 < s2 < s3 < s4 < s5
so werden auf Basis der Prädiktoren und der ausgewählten Linkfunktion (Logit, Normit (Probit) und Gompit (komplementärer Log-Log)) Wahrscheinlichkeiten
p1 = P(y ≤ s1)
p2 = P(y ≤ s2)
p3 = P(y ≤ s3)
p4 = P(y ≤ s4)
berechnet. Aus diesen können Sie wiederum die Ereigniswahrscheinlichkeiten
P(y = s1) = p1
P(y = s2) = p2 - p1
P(y = s3) = p3 - p2
P(y = s4) = p4 - p3
P(y = s5) = 1 - p4
berechnen. Sowohl die Ereigniswahrscheinlichkeiten als auch die kumulierten Ereigniswahrscheinlichkeiten sowie die beobachteten Häufigkeiten des Eintretens können Sie über den Button Speichern in Spalten des Arbeitsblatts speichern. Geben Sie dazu die Anzahl der Stufen der Antwortvariablen in das Feld Anzahl der Ereignisse eingeben ein.
Weitere Informationen zur ordinalen logistischen Regression und zur Interpretation der Ausgaben finden Sie in der Online-Hilfe von Minitab zur Ordinalen logistischen Regression.
Wie kann ich, wenn ich eine ordinale logistische Regression in Minitab durchgeführt habe, Werte für neue Beobachtungen prognostizieren?
Eine Möglichkeit zum Prognostizieren von Wahrscheinlichkeiten für neue Beobachtungen ist die folgende, auch im Artikel Ereigniswahrscheinlichkeit - Berechnen von Ereigniswahrscheinlichkeiten für die ordinale und nominale logistische Regression beschriebene Methode:
(1) Speichern der Koeffizienten während der Regression über den Button Speichern.
(2) Hinzufügen neuer Werte in die ursprünglichen Prädiktorspalten.
(3) Eintragen neuer Werte in die Antwortspalte. Aufgrund der Vorgehensweise im folgenden Schritt (4) haben diese keinen Einfluss auf das Ergebnis.
(4) Erneutes Durchführen der ordinalen logistischen Regression, unter Verwendung der Ausgabespalte mit den Koeffizienten als Schätzwerte für Validierungsmodell (Button Optionen) und mit Speichern der Anpassungen in Spalten über den Button Speichern. Bitte tragen Sie dazu die Anzahl der Stufen der Antwortvariablen in das Feld Anzahl der Ereignisse eingeben ein und aktivieren Sie die Checkboxen Ereigniswahrscheinlichkeiten und Kumulierte Ereigniswahrscheinlichkeiten. Die prognostizierten Werte erscheinen dann in den gleichen Zeilen in der Ausgabespalten, in denen die neuen Prädiktorwerte in den Eingabespalten eingetragen worden sind.
Minitab-Makro zur Darstellung der Anpassungslinie
Das APS-Paket Nr. 947 ist eine Zip-Datei mit dem lokalen Makro ADD_sup_Darstellung_der_Anpassungslinie_Ordinal.mac zum Erzeugen einer Darstellung der Anpassungslinien der kumulierten Ausfallwahrscheinlichkeiten für ein Modell mit einem einzelnen stetigen Prädiktor (keine Konfidenz- und Prognosebänder) und einer ordinalen Antwortvariable. Die Antwortspalte muss numerisch formatiert sein, beispielsweise kommen ganzzahlige ordinale Bewertungen in Frage. Bitte entpacken Sie die *.mac-Datei und speichern Sie diese in den Speicherort für Makros. Den Pfad können Sie im Dialogfeld Optionen: Allgemein nachlesen, welches Sie durch die Wahl von Extras: Optionen aus dem Hauptmenü von Minitab öffnen können.
Hier ist ein Beispiel für den Aufruf des Makros.
Dieses Makro ist ein Beispiel für die Automatisierungsmöglichkeiten in Minitab. Trotz aller Sorgfalt übernehmen wir keine Gewährleistung für die Richtigkeit der Berechnungen und Ergebnisse.
Siehe auch
Regression mit einer binären Antwortvariablen
Nominale logistische Regression
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