Binary options xlstat

O modelo de logit condicional com XLSTAT-Conjoint O modelo de logit condicional O modelo de logit condicional é um método estatístico semelhante à regressão logística. O modelo logit condicional é um método utilizado principalmente na sua forma evoluída como parte da análise conjunta, mas é útil quando se analisa um certo tipo de dados. É McFadden (1973) quem introduziu este modelo. Em vez de ter uma linha por indivíduo, haverá tantas linhas como alternativas. Assim, não são mais as características dos indivíduos que são modeladas, mas essas alternativas. Se se pretende estudar os modos de viagem, teremos quatro modos de viagem (carro / trem / ar / ônibus), cada modo de viagem tem características próprias (preço, velocidade), mas um indivíduo pode escolher apenas um dos quatro modos. Como parte de um modelo logit condicional, temos para N indivíduos, N4 linhas com 4 linhas associadas com as quatro escolhas. A variável de resposta binária indicará a escolha do indivíduo (1) e 0 se o indivíduo não escolheu esta opção. Uma coluna associada ao nome dos indivíduos (com 4 linhas por indivíduo para o nosso exemplo) deve ser selecionada no XLSTAT. As variáveis ​​explicativas também terão N 4 linhas. Conjunto de dados para o modelo de logit condicional O exemplo discutido abaixo é um caso clássico no qual se procura comparar os modos de viagem propostos para ir de férias. Ele vem de Greene, W. H. (2003). Análise Econométrica, 5ª edição. Upper Saddle River, Nova Jersey: Prentice Hall. Um arquivo do Excel contendo os dados e os resultados pode ser baixado clicando aqui. Os dados correspondem a uma amostra de 210 indivíduos, cada um com 4 possibilidades (ar, carro, ônibus e trem). Pedimos a cada um deles o modo de viagem que escolheriam para ir de férias. O conjunto de dados tem 840 linhas. A primeira coluna identifica o indivíduo, a segunda é a variável binária que modela o modo de viagem. Depois, há duas variáveis ​​quantitativas, respectivamente, o custo total eo tempo de espera durante a viagem associado a cada modo de viagem para cada indivíduo. Finalmente, a variável categórica associada ao transporte está na última coluna (ar, trem, ônibus ou carro). Definir um modelo de logit condicional Para ativar a caixa de diálogo, inicie XLSTAT e selecione XLSTAT / XLSTAT-Conjoint / Conditional Logit. Ou clique no botão correspondente na barra de ferramentas XLSTAT-Conjoint (veja abaixo). Depois de clicar no botão, a caixa de diálogo é exibida. Selecione os dados na folha do Excel. A variável resposta corresponde à variável binária. As etiquetas de assunto correspondem aos números associados aos indivíduos (você também pode ter nomes de indivíduos em vez disso). No nosso caso há três preditores, um qualitativo - o modo de viagem - e dois quantitativos - custo global e tempo de espera. À medida que selecionamos os rótulos das variáveis, devemos selecionar a opção rótulos de variáveis. Depois de clicar no botão OK, os cálculos são executados e os resultados são exibidos. Interpretar os resultados de um modelo de logit condicional A tabela a seguir apresenta vários indicadores da qualidade do modelo (ou bondade de ajuste). Estes resultados são semelhantes ao Rsup2 e à análise da tabela de variância de regressão linear e ANOVA. O valor mais importante é o Qui-quadrado associado à razão logarítmica (LR). Este é o equivalente ao teste F do modelo linear de Fishers: uma tentativa de avaliar se as variáveis ​​fornecem uma quantidade significativa de informação para explicar a variabilidade da variável binária. No nosso caso, como a probabilidade é menor que 0.0001, podemos concluir que as variáveis ​​fornecem uma quantidade significativa de informação. Essas estatísticas de bondade de ajuste mostram que nosso modelo é significativamente melhor do que o modelo sem quaisquer preditores. A tabela a seguir confirma estas impressões iniciais: Os valores de p 82038203 são todos muito pequenos eo impacto das três variáveis ​​é significativo na tabela de análise de tipo III. Finalmente, os coeficientes do modelo mostram que o ar é preferido e que o tempo de espera tem um efeito negativo significativo na escolha do modo de viagem. A análise de resíduos também pode ser útil e fornecer outras informações sobre escolhas individuais. Clique aqui para outros tutorials. Como criar uma tabela dinâmica inteligente com XLSTAT-Pivot Uma folha de Excel (arquivo zipado) com os dados e os resultados podem ser baixados clicando aqui. Os dados foram coletados durante o Censo de 1994 pelo American Census Bureau (census. gov/). Este conjunto de dados tem sido utilizado várias vezes por estatísticos para avaliar o desempenho preditivo de novos algoritmos. Cada registro contém 15 descritores sobre um indivíduo, como idade, ocupação, educação, sexo, etc. O número de registros foi limitado a 32561. A variável de peso (que permite que cada indivíduo represente uma certa porcentagem da população) não é usada em O exemplo abaixo. A próxima versão do XLSTAT-Pivot será capaz de levar em conta pesos. O objetivo é construir rapidamente uma tabela dinâmica e um gráfico de contribuição que ajudará o usuário a entender quais fatores e combinação de fatores influenciam mais o fato de que um indivíduo tem uma receita maior ou menor que 50k (a variável correspondente está na coluna O ). O XLSTAT-Pivot possibilita fazer isso rapidamente e facilmente. Depois que o XLSTAT estiver aberto, selecione o comando XLSTAT / KXENs / XLSTAT-Pivot, ou clique no botão correspondente da barra de ferramentas quotKXENquot (veja abaixo). Depois de clicar no botão, aparece a caixa de diálogo XLSTAT-Pivot. Selecione os dados na folha do Excel. Como a primeira linha corresponde aos rótulos, e como as próximas linhas correspondem a dados, é possível usar o modo de seleção mais rápido de XLSTAT: selecione diretamente as colunas clicando nas letras correspondentes. Selecione a opção quotLabels includedquot como a primeira linha corresponde ao nome das variáveis. Como queremos economizar espaço em disco e memória, pedimos que ele elimine as folhas intermediárias. Observe que as variáveis ​​explicativas podem ser qualitativas ou quantitativas. XLSTAT-Pivot determina automaticamente o tipo das variáveis, o que permite misturar variáveis ​​qualitativas e quantitativas no campo quotExplanatory variablesquot. Observe que fizemos uma seleção múltipla para as variáveis ​​explicativas, pois não queremos incluir a coluna quotWeightquot no modelo (use a tecla Ctrl e o mouse para fazer seleções múltiplas). Como a variável a explicar é uma variável binária, a opção correspondente é selecionada. Observe que a variável binária é transformada em uma variável quot0 / 1quot com os 1s correspondentes à categoria menos freqüente. No nosso caso, isso corresponde ao caso quotgt50Kquot. Em seguida, clique em quotFormatquot para que o XLSTAT-Pivot possa começar a reformatar os dados. O XLSTAT-Pivot procura primeiro os dados em falta e oferece-lhe a possibilidade de os remover ou de permitir que o algoritmo Pivot os substitua pela média (variáveis ​​quantitativas) ou pelo modo (variáveis ​​qualitativas) ou para criar uma nova categoria se parecer que Os valores em falta fornecem informações ao modelo. Neste caso, decidimos remover os indivíduos com valores em falta. Os dados reformatados são exibidos em uma nova planilha. Em seguida, selecione quotPrepare uma descriçãoquot e clique em quotPreparequot se você quiser verificar se o XLSTAT-Pivot reconheceu bem o tipo de dados. Em seguida, clique no botão quot Editar quot para visualizar o tipo de variáveis. Decidimos alterar o tipo de quotNúmero de anos de estudoquot variável de Ordinal para Contínuo e, em seguida, clique em quotValidatequot. Em seguida, selecionamos a opção quotModel dataquot e clicamos em quotModelquot para iniciar a fase de modelagem. XLSTAT-Pivot exibe as informações de computação na caixa de diálogo até encontrar a solução ideal. A última caixa de diálogo exibe as opções para criar as tabelas dinâmicas ótimas enquanto já está dando uma idéia global do modelo subjacente: Ki: Este indicador é dado em correspondente às informações trazidas pelas variáveis ​​explicativas para explicar a variável alvo. Este conceito é bastante semelhante ao conceito R2 quando se fala de regressão linear. O mais próximo de 100 o Ki é, as variáveis ​​mais explicativas explicam a variável alvo. Kr: Este indicador mede a robustez do modelo. A robustez de um modelo corresponde à sua capacidade de adaptação a novos conjuntos de dados. XLSTAT-Pivot sue 75 de dados para ajustar o modelo e 25 de dados para validar o modelo. Um modelo é dito ser robusto se seu Kr for superior a 95. Selecione as variáveis ​​que você deseja usar nas tabelas dinâmicas. A contribuição das variáveis ​​para o modelo é exibida ao lado do nome da variável (quanto maior a contribuição, mais informação ela traz para explicar a variabilidade da variável explicativa). Quando estiver satisfeito com a seleção (neste exemplo, não mudamos nada para as opções padrão), clique em quotCreatequot. Interpretação de uma tabela dinâmica inteligente Uma nova folha nova é exibida com um histograma das contribuições das variáveis ​​e uma tabela dinâmica dinâmica. O gráfico confirma que as variáveis ​​que têm o maior efeito sobre a receita são o nível de Educação seguido pelo estado civil. A tabela dinâmica dinâmica pode exibir até 4 valores para cada combinação de categorias: Média alvo: porcentagem dos casos em que a variável alvo é igual a 1 no caso de uma variável binária média da variável alvo calculada na subpopulação correspondente Para a combinação no caso de variável contínua Tamanho alvo: contagem das ocorrências de quot1quot para a variável alvo no caso de variável binária. Soma da variável alvo calculada sobre a subpopulação correspondente à combinação no caso de uma variável contínua Tamanho da população: percentagem da população total correspondente à combinação Tamanho da população: tamanho da população correspondente à combinação. Clique aqui para ver uma captura de tela da tabela dinâmica. Agora devemos analisar a dinâmica tabela dinâmica, para identificar as combinações que mais influenciam o fato de que as pessoas ganham mais de 50k. Podemos ver que a combinação que tem o mais alto de quotgt50kquot pessoas é o caso quando as pessoas pertencem às categorias Doutorado Prof-Escola e Casado-civ-cônjuge. Observe que, uma vez que você tenha uma tabela dinâmica, pode ser interessante fazer uma análise de correspondência para ver como as categorias das variáveis ​​explicativas estão relacionadas entre si. Para criar a tabela de entrada, mantenha apenas os valores de tamanho de segmentaçãoTotal. Clique aqui para outros tutorials. XLSTAT - Psy Ab einer bestimmten Bestellmenge stellen wir Ihnen ein individuelles Angebot zusammen. XLSTAT-Psy é especialmente concebido para a investigação de dados psicológicos ou sociais. Explore as relações complexas que podem ocorrer entre variáveis ​​latentes, como inteligência, bem-estar, e assim por diante. O software fornece análise de correspondência, procrustes-análise, PLS pathmodelling e outros. XLSTAT-Base está incluído nesta solução XLSTAT-Psy XLSTAT é um sistema de análise de dados e software estatístico para Microsoft Excel. O XLSTAT estende o Excel a uma ferramenta de estatísticas eficiente e facilmente acessível que cobre a maioria das funções necessárias para a análise e modelagem de dados. O software se integra automaticamente em sua interface do usuário do MS Excel e é sempre endereçável a partir daí. Em mais de 100 países, além de 25.000 engenheiros, estatísticos, consultores e cientistas já estão usando o XLSTAT e confirmam a qualidade do software seguro, eficiente, fácil de usar e, ao mesmo tempo, mais razoável. XLSTAT fazer uso de Excel39s funcionalidade em relação à coleta de dados e apresentação de resultados. No entanto, todos os cálculos são realizados em programas autónomos. A disposição do Excel como uma interface torna o produto muito fácil de usar e eficaz. A qualidade dos próprios cálculos é equivalente à dos principais pacotes científicos. XLSTAT compreende as estatísticas completas e fornece rotinas para curvas dose-resposta, bem como para estatísticas multivariadas ou PLS. Interface do usuário do XLSTAT-Psy XLSTAT-Psy - Visão geral O XLSTAT39s Product Line foi completamente revisado Mais informações na nossa Seção de Notícias, clique aqui. Com XLSTAT-Psy você pode investigar dados psicológicos ou sociais de uma maneira fácil. Explore as relações complexas que podem ocorrer entre variáveis ​​latentes como inteligência, bem-estar e desempenho acadêmico através de modelagem de equações estruturais usando mínimos quadrados parciais. Técnicas de análise de dados em múltiplos blocos também estão disponíveis. XLSTAT-Psy fornece-lhe análise de correlação canônica. Análise de Procrustes. Regressão da componente principal. Modelagem de caminho PLS e muito mais. Opções na caixa de diálogo para PLSPM User39s das versões anteriores do XLSTAT encontrarão os seguintes módulos antigos no XLSTAT-Psy: XLSTAT - Pro Software para funções estatísticas e análise de dados no MS Excel. XLSTAT-Pivot. Um deve ter complemento para usuários XLSTAT que precisam criar rapidamente tabelas dinâmicas ao descobrir tendências importantes e fatores que afetam seus negócios. XLSTAT-PLS. Para regressão de mínimos quadrados parciais e regressão por PCR. XLSTAT-ADA. Para análise avançada de dados (RDA, CCA, GPA, MFA) XLSTAT-PLSPM. Para a modelagem do caminho PLS. XLSTAT cresce com você - opcional Módulos Software precisa para caber para o usuário - não para trás É por isso que as funções XLSTAT39s pode ser estendido por módulos opcionais. Estes módulos são para aplicações muito específicas. Os módulos opcionais de XLSTAT podem ser comprados separadamente e não estão contidos em nenhuma das soluções Os módulos opcionais se encaixam em sua interface de excel como de costume e podem ser endereçados a partir de lá a qualquer momento. Deixe XLSTAT adaptar-se às suas necessidades XLSTAT-3DPlot é uma excelente extensão para a visualização de dados com XLSTAT Mais detalhes XLSTAT-CCR suporta análises de regressão com muitos preditores correlacionados. Mais detalhes O XLSTAT-LG é uma ferramenta poderosa para modelos de regressão de classe latente e modelos de cluster de classe latente. Análise de correlação canônica (GRCCA) Análise de correlação canônica Análise de correspondência canônica Análise de procrastos Análise de múltiplos fatores (AMF) Análise de componentes principais (PCA) Análise de redundância (RDA) Os seguintes recursos fazem parte do XLSTAT-Base (que está incluído no XLSTAT-Psy): Análise de fatores Análise de componentes principais Análise de Correspondência Discriminante Múltiplo Korrespondenzanalysev Escalonamento multidimensional k-means clustering Agglomerative clustering hierárquico Gaussian Mixture Model Particionamento univariante Association Rules Usando regras de associação pode direcional relações entre um ou mais objetos de um conjunto e outro conjunto de objetos são determinados em um grande conjunto de dados. Distribuição de Probabilidade Beta Binomial Negativo Binomial Qui-quadrado Exponencialmente Fisher Fisher-Tippett Gama GEV Gumbel Lognormal Normal Pareto Poisson Student Uniforme Weibull distribuição Regressão linear Análise de variância (ANOVA) Welch e Brown-Forsy-one ANOVA Covarianza (ANCOVA) Variância (ANOVA) Modelos mistos e medidas repetidas ANOVA Regressão logística binária e multinomial (Lobit, Probit.) Regressão log-linear (regressão de Poisson) Quantile Cupic spline Regressão não-linear Regressão não-linear (GENFIT) (KNN) Testes de correlação e associação Testes de correlação Testes em tabelas de contingência Coeficiente RV Teste de tendência de Cochran-Armitage Teste de Mantel Testes paramétricos Comparação de proporções de k Comparação de uma proporção Comparação de duas proporções Teste de equivalência (TOST) Variância de uma amostra Teste Comparação de variâncias de duas amostras Comparação de variâncias k amostras Testes multidimensionais Teste de ajuste de Multinomieller Testes t e z para uma amostra t ez para duas amostras Testes não paramétricos Comparação de duas amostras independentes Comparação de duas amostras pareadas (Kolmogorov-Smirnov, Mann-Whitney) (Teste de Wilcoxon, teste de sinal) Comparação de k amostras independentes (teste de Kruskal-Wallis) Comparação de amostras relacionadas com k (teste de Friedman) Teste de humor (teste mediano) Teste de Durbin-Skilling-Mack Teste Cochran39 Teste Q McNemar39s Cochran - Teste de Mantel-Haenszel Executando testes em uma amostra Testes de Outlier Teste de Grubbs para outliers Teste de Dixon para outliers Teste de Cochran C para variâncias ourlying Mandel39s estatísticas de h e l para outliers Exportação como GIF, JPG, PNG, TIF Marcador de dados MinMax Pesquisa Distância de valores de texto em Uma seleção Configurando a barra de menus (ocultar, mostrar, etc.) Configurando Workbooks