IBM SPSS Statistics Regressziós elemzések

Az előadások a következő témára: "IBM SPSS Statistics Regressziós elemzések"— Előadás másolata:

1 IBM SPSS Statistics Regressziós elemzések
Informatikai Tudományok Doktori Iskola

2 Mintaelemzések Adott gépkocsik egy halmazának adatrendszere:
Összesen 406 gépkocsi műszaki és egyéb paramétereit tartalmazza. A gépjárműveket USA-ban, Európában és Japánban gyártották a 70-es, 80-as években. A gépkocsik fogyasztásának, súlyának, gyorsulásának, lökettérfogatának, teljesítményének és hengerszámának adatait foglalja magában.

3 Az adatmátrix változói
mpg hány mérföldet tesz meg egy gallonnal? engine lökettérfogat (köbinch-ben kifejezve) horse lóerő weight a gépjármű súlya (fontban) accel hány másodperc alatt gyorsul fel mérföld/óra sebességre? year a gyártás éve: 19.. origin a származás helye cylinder hengerek száma

4 Keressünk kapcsolatokat a változók között!
Lineáris kapcsolatot súly és a lökettérfogat között Többváltozós lineáris kapcsolatot a fogyasztás és az összes többi változó között Nemlineáris kapcsolatot a lóerő és a fogyasztás között

5 Regressziós kapcsolat keresése változók között

6 Szóródási grafikonok

7 Kapcsolat a súly és lökettérfogat között

8 Kapcsolat a súly és lökettérfogat között
Gyártóhelyek szerint más-más lineáris kapcsolat van!

9

10 A kétváltozós regresszió eredményei
Amerika

11 A kétváltozós regresszió eredményei
Európa

12 A kétváltozós regresszió eredményei
Japán

13 Futtassunk le egy többváltozós lineáris regressziós elemzést.
Célváltozó a fogyasztás (mpg) legyen, míg a magyarázó változók: lökettérfogat (engine), gyorsulás (accel), teljesítmény (horse) és a súly (weight).

14

15 A többváltozós lineáris regresszió eredménye

16 A többváltozós lineáris regresszió eredménye

17

18 A többváltozós lineáris regresszió eredménye
STEPWISE-modellépítéssel

19 A többváltozós lineáris regresszió eredménye

20 A többváltozós lineáris regresszió eredménye

21 A többváltozós lineáris regresszió eredménye

22 Mi hogyan befolyásolja a várható élettartamot?
Országok adatait tartalmazó adatállományt (world95.sav) felhasználva keressünk kapcsolatot a férfiak várható élettartama és bizonyos a gazdasági/szociális állapotokat jelemző változók között! Y a célváltozó most a lifeexpm, azaz a férfiak várható élettartama A magyarázó változók: népsűrűség, városiasodás foka, kalória-felvétel, gdp, terméshozam, gyerekhalandóság, olvasottsági szint, születési ráta, halálozási ráta, népességnövekedés, egy családra eső gyerekszám.

23

24 A beállított automatikus modellépítés a FORWARD volt, ami a változók listájáról addig vesz be változókat, amíg tud javítani az illesztésen. Három változót vett be: gyerekhalandóság, halálozási ráta, kalóriafelvétel.

25 A három változó segítségével már 97%-os magyarázóerőt lehetett elérni

26 Mindhárom modell (tehát már az egyváltozós is) elfogadható lenne.

27 Az első két változónak negatív, a kalóriafelvételnek pozitív az együtthatója.

28

29

30 Keressünk nemlineáris kapcsolatot a cars.sav változói között!

31 Szóródási grafikonok

32 Példa kétparaméteres nemlineáris regresszióra
Keressünk nemlineáris kapcsolatot Cars állományban a lóerő és a fogyasztás között!

33 Példa kétparaméteres nemlineáris regresszióra

34 Példa kétparaméteres nemlineáris regresszióra

35 Példa kétparaméteres nemlineáris regresszióra

36 Példa kétparaméteres nemlineáris regresszióra

37 Példa kétparaméteres nemlineáris regresszióra

38 Példa kétparaméteres nemlineáris regresszióra

39 Példa többváltozós lineáris regresszióra
Adjunk többváltozós lineáris elemzést a dolgozó fizetésére, a magyarázó változók a kezdőfizetés (salbegin), az alkalmazás ideje (jobtime) és a dolgozó kora (age) legyen!

40 Példa többváltozós lineáris regresszióra
A dolgozó kora eredetileg nem szerepelt a változók listáján. Úgy képeztük, hogy a születési dátumból az év adatot levontuk az állomány keletkezésének évéből!

41 Példa többváltozós lineáris regresszióra

42 Példa többváltozós lineáris regresszióra
Új változót hoztunk létre a dolgozó korával

43 Példa többváltozós lineáris regresszióra
A konstans szerepe elhanyagolható a modellben.

44 Bináris logisztikus regresszió
Egy bank kölcsönkihelyezésért felelős vezetője alkalmas bináris logisztikus regressziós modellel kívánja tanulmányozni a bank 700 jelenlegi ügyfelének rendelkezésre álló adatait abból a célból, hogy 150 új kölcsönért folyamodó potenciális ügyfél kérelmét minél megalapozottabban bírálhassa el. Az adatok a bankloan.sav adatmátrixban vannak.

45 Bináris logisztikus regresszió
age (ügyfél életkora), ed (ügyfél iskolázottsága), employ (ügyfél hány éve van alkalmazásban jelenlegi munkaadójánál), address (ügyfél jelenlegi lakcíme), income (ügyfél háztartásának évi jövedelme ezer USD-ban), debtinc (ügyfél által felvett hitel aránya a jövedelméhez), creddebt (ügyfél hitelkártya tartozása ezer USD-ban), othdebt (ügyfél egyéb tartozása ezer USD-ban), default (ügyfél korábban megtagadta-e már a törlesztést).

46 Bináris logisztikus regresszió
Az iskolai végzettség (ed) egy ötfokozatú ordinális változó, A bedőlés (default) egy bináris változó (ez a célváltozónk)

47 Az adatmátrix első 22 esete

48 Bináris logisztikus regresszió
A default változónak csak az első 700 esetben vannak értékei, hiszen a bank számára csak a jelenlegi ügyfelek esetében ismert, hogy korábban megtagadták-e már valamikor az aktuális törlesztésüket. Az elemzés célja, hogy a 150 új kölcsönért folyamodó potenciális ügyfélhez megalapozottan hozzárendelhessük a default változó várható értékeit. A módszerünk az lesz, hogy a 700 jelenlegi ügyfélből veszünk egy kb. 70%-os véletlen tanító (Training) részmintát (kb. 490 főt) és – miután a modellt a maradék kb. 30%-os Holdout részminta alapján validáltuk (érvényesítettük) - az így kapott a bináris logisztikus regressziós modellt alkalmazzuk a 150 új kölcsönért folyamodó potenciális ügyfélre, megtippelve azt, hogy problémás vagy megbízható ügyfél lesz-e.

49 Bináris logisztikus regresszió
Hozzunk létre egy olyan particionáló változót, amely a 700 jelenlegi ügyfél kb. 70%-ához 1 kódot rendel, a maradék kb. 30%-hoz pedig 0 kódot rendel , a 150 új kölcsönért folyamodó potenciális ügyfélhez pedig nem rendel értéket!

50 Bináris logisztikus regresszió
A művelet eredménye: A régi ügyfelek 69.9%-a 1-es, 30.1%-a 0-ás kódot kapott! Az 1-esek lesznek a tanuló (training), a 0-ások lesznek a ellenőrző (holdout) részminta elemei. A 150 új ügyfél nem kapott kódot!

51 Bináris logisztikus regresszió

52 Bináris logisztikus regresszió

53 Bináris logisztikus regresszió

54 Bináris logisztikus regresszió
Classification Table táblázat legalsó sora az iterációs eljárás 4. lépésének eredményét mutatja. A táblázatban az „Observed” értékek a ténylegesen megfigyelt No és Yes adatok, míg a „Predicted” értékek akkor kerülnek a Yes kategóriába, ha a modellből becsült rájuk vonatkozó nem-fizetési valószínűség nagyobb az alkalmazott vágási szintnél (most ez 0,5-ös). Ha a modellből becsült nem-fizetési valószínűség kisebb a vágási szintnél, a „Predicted” értékek értelemszerűen a No kategóriába kerülnek. A Selected Cases oszlop felel meg a Training részmintából felépített modellnek, míg az Unselected Cases oszlop a Holdout részminta alapján validált végső modellnek felel meg.

55 Bináris logisztikus regresszió
Érdekesség, hogy a kor (age), jövedelem (income), iskolai végzettség (ed) és az egyéb hiteltartozás (othdebt) nem került be a magyarázó változók közé!

56 Bináris logisztikus regresszió
A Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit statistic bináris klasszifikációs modelleknek a mért adatokhoz történő illeszkedésének a vizsgálatára alkalmas robusztus statisztika. Mivel itt az a nullhipotézis, hogy a modell nem illeszkedik a mért adatokhoz, Sig. (p) 0,05 alatti értékei esetén lenne a modell elfogadhatatlan. Esetünkben azonban a szignifikancia szintje a negyedik lépésben .155, ami azt jelenti, hogy az illeszkedés még megfelelőnek tekinthető.

57 Bináris logisztikus regresszió
A 0.5-ös vágási szinttel az új ügyfelekre becslést adunk a bedőlés változóra!

58 Bináris logisztikus regresszió
Az új ügyfelek 16%-a tűnik rizikósnak!