SPSS实训作业第19期:二项logistic回归(2)

原创 数据小兵  2019-01-12 13:15  阅读 87 次
视频课程《SPSS统计分析:从入门到案例实践》

SPSS统计分析:从入门到案例实践》视频课程配套作业第19期发布。

软件操作提示:菜单操作【分析】→【回归】→【二元logistic】,下载作业任务后,按照以下题目要求完成上机训练任务。

案例数据介绍

选自SPSS软件自带案例数据集,本作业略有修改,名称为“bankloan700.sav”,记录银行700位用户人口统计信息及贷款信息,考察“拖欠贷款”的用户特征,并回答以下问题。

第一题:第一次logistic回归建模

本题是对课程内容的简单回顾。

请以【是否拖欠】为响应变量,以【年龄、学历、受雇佣年限、当前居住年限、家庭收入、负债收入比、信用卡债务、其他债务】为因素变量,采用【向前LR】法进行逐步二项logistic回归建模。回答以下问题。

1、模型摘要表如下,请仔细观察逐步回归过程中渐次产生的四个模型【-2LL】统计量,用一句话来描述/解读四个步骤下【-2对数似然】四个数字的变化规律,能得出什么结论?

请写在这里

2、请根据模型预测分类表,填写下表。

(具体见作业文件,此处略)

第二题:将连续数值变量重新编码为分类变量

考察【如何将连续数值变量分割为分类变量?】

刚才所建模型显示,【受雇佣年限、当前居住年限、信用卡债务、负债收入比】四个变量对模型有显著影响,这四个均为连续数值变量。现在请你将它们重新编码为新的分类变量,要求如下:

(具体标准见作业文件)

1、【受雇佣年限】划分为6个分类水平,具体标准如下:

2、【当前居住年限】划分为6个分类水平,具体标准如下:

3、【信用卡债务】划分为6个分类水平,具体标准如下:

4、【负债收入比】划分为7个分类水平,具体标准如下:

以上四个新变量,统一定义为【数字类型】+【有序】测量方式。一定要动手做哦,动手的过程中会有收获的。在统计实践中,连续数值变量转换为分类变量是常见操作,要求熟练掌握。

第三题:第二次logistic回归建模

本题主要考察虚拟变量/哑变量处理以及对OR值的理解。

现在请以【是否拖欠】为响应变量,以【年龄、学历、家庭收入、其他债务】,以及第二题中重新转换为分类变量的【受雇佣年限、当前居住年限、信用卡债务、负债收入比】四个变量(3个连续+5个分类),采用【向前LR】法,执行第二次logistic回归建模。

要求1:【学历、受雇佣年限、当前居住年限、信用卡债务、负债收入比】五个分类变量必须进行虚拟处理(也叫做哑变量处理)。

要求2:虚拟处理,请采用【指示符】法,并指定对照类别为【第一个】。

建模完成后,请回答以下问题:

1、请根据模型预测分类表,填写下表。

(见作业文件,此处略)

(这答案其实也算是一个知识点,或者说经验吧,所以请仔细想一想思考思考)

2、请根据【方程中的变量】表格,回答以下问题:

(1)假设用户受雇年限1-5年,模型输出对应的OR值是多少  ,请问与受雇年限0年相比较,请用文字解读这个OR值的含义

(2)假设用户负债收入比【30以上】水平,模型输出对应的OR值是多少   ,请问与低负债收入比相比,请用文字解读这个OR值的含义

作业作答提交

请将您认为满意的作业作答文档作为附件,发送至数据小兵的邮箱2405064443@qq.com,邮件名称:SPSS实训第19期作业,由数据小兵统一批改反馈,发送参考答案及必要指导,请注意查收作业反馈邮件。

如何参与

1.《SPSS从入门到案例实践》付费读者请直接在二项logistic回归章节作业课时下载作业文件包,上机实践后由小兵统一批改及指导,指导视频具体见课程通知;

2.小兵博客读者以及SPSS训练营微信号读者如果您也对此感兴趣,本期作业对外开放,请发一份标题为【参加第19期作业】的邮件到2405064443@qq.com,同样可获得作业文件(含配套数据源),作答文件由小兵统一发放参考答案。

由于小兵本人时间精力有限,非诚勿扰。

你参与你收获,你奋斗你幸福~

(特别说明,本作业的问题未经专业人士审校,有不严谨的嫌疑,仅作为学习交流讨论,欢迎读者朋友找小兵微信具体讨论)

本文地址:http://www.datasoldier.net/archives/909
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