Wpływ sposobu kodowania zmiennych na interpretację parametrów modelu regresji logistycznej

• Autorzy: Iwona Markowicz , Beata Stolorz

Warianty tytułu

Influence of Way of Coding of Variables on Interpretation of Parameters of the Logistic Regression

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Celem artykułu jest wskazanie wpływu sposobu kodowania zmiennych na oszacowania parametrów modelu regresji logistycznej i ich interpretację. Zmienną objaśniającą wielowariantową można kodować w dwojaki sposób: w postaci 1-2-3-4-.. lub po zamianie na zmienną dychotomiczną jako 0-1. W artykule przedmiotem rozważań jest natomiast dwojakie podejście do oznaczenia zmiennej dychotomicznej w postaci 0;1 i -1;1 oraz wynikające z tego wnioski. Przedstawiono różnice w interpretacji parametrów oszacowanych przy zastosowaniu obu podejść do kodowania zmiennych dychotomicznych. Pierwsze kodowanie pozwala na porównanie szansy sukcesu przez jednostki należące do określonych podgrup w stosunku do wybranej podgrupy. Drugi sposób umożliwia porównanie tej szansy jednostek należących do poszczególnych podgrup w stosunku do średniej całej grupy. Zastosowanie obu podejść wzbogaca analizę prawdopodobieństwa zajścia zdarzenia. Przykładem empirycznym jest zastosowanie regresji logistycznej do badania zjawiska bezrobocia. Zbadano osoby wyrejestrowane z różnych przyczyn z Powiatowego Urzędu Pracy w Szczecinie. Określono szansę podjęcia zatrudnienia w zależności od cech determinujących bezrobocie. (abstrakt oryginalny)

EN

The article presents the analysis of influence of the way of encoding of variables on the estimation of the parameters of the logistic regression and their interpretation. Explanatory multinomial variable can be encoding in two ways: in the form l-2-3-4-... or it could be change into dychotomic variable. Two ways of encoding of dychotomic variables: in the form 0;1 and in the form -1;1 are examined. The parameters were estimated using two ways of encoding of dychotomic variables. The differences in the interpretation of the parameters were presented. The first kind of codes enables to compare odds of belonging selected object to specific subgroup with odds of the belonging to subgroup. The second way the chance of the belonging to selected subgroup is compared with the mean of the all group. The application of these two approaches widens the analysis of probability of event. The empirical example is applied of logistic regression to the examination of un-employment. The unemployed registered off by Local Labour Office in Szczecin were research. The chance of starting of work was calculated for determinants of unemployment. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Kodowanie danych; Interpretacja danych; Modele regresji; Analiza danych statystycznych; Struktura bezrobocia; Bezrobocie

EN

Data encoding; Data interpretation; Regression models; Statistical data analysis; Structure of unemployment; Unemployment

• Czasopismo: Prace i Materiały Wydziału Zarządzania Uniwersytetu Gdańskiego
• Rocznik: 2009
• Numer: nr 4/2
• Strony: 621--630

Twórcy

autor

Iwona Markowicz

• Uniwersytet Szczeciński

autor

Beata Stolorz

• Uniwersytet Szczeciński

Bibliografia

• Bednarski T. (2005), Ocena przydatności danych Bael dla charakterystyki rozkładu czasu poszukiwania pracy na przykładzie danych z lat 2001-2002, Studia Ekonomiczne, nr 4, Instytut Nauk Ekonomicznych PAN, Warszawa
• Cramer J.S. (2002), The Origins of Logistic Regression, Tinbergen Institute Discussion Paper, Faculty of Economics and Econometrics, University of Amsterdam
• Frątczak E., Gach-Ciepiela U., Babiker H. (2005), Analiza historii zdarzeń. Elementy teorii, wybrane przykłady zastosowań, SGH, Warszawa
• Hosmer D.W., Lemeshow S. (2000), Applied Logistic Regression, John Wiley & Sons, Inc.
• Hozer J. (red. 2002), Badania statystyczne w ubezpieczeniach, Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego, Szczecin
• Jajuga K. (1990), Modele z dyskretną zmienną objaśnianą, W// Estymacja modeli ekonometrycznych, red Bartosiewicz S., PWE, Warszawa
• Kozyra C. (2005), Zastosowanie regresji logistycznej do analizy danych wielomianowych dotyczących samooceny zdrowia, Taksonomia 12, Prace Naukowe AE we Wrocławiu nr 1076, s. 319-329
• Markowicz L, Stolorz B. (2008a), Analiza cech bezrobotnych w Szczecinie i ich wpływu na czas poszukiwania pracy przy wykorzystaniu narzędzi informatycznych. Metody Informatyki Stosowanej. Nr specjalny, tom 14, Polska Akademia Nauk, Oddział w Gdańsku, Komisja Informatyki, Szczecin
• Markowicz L, Stolorz B. (2007), Determinants of Labour Seeking Time Resulting From Labour Demand on Szczecin Labour Market, The labour demand in the modern economy, Economics & Competition Policy, No. l O, Katedra Mikroekonomii Uniwersytetu Szczecińskiego, Szczecin
• Markowicz L, Stolorz B. (2008b), Wykorzystanie metod analizy przeżycia do badania zjawisk społeczno-ekonomicznych. "Statystyka wczoraj, dziś i jutro" Biblioteka Wiadomości Statystycznych tom 56, GUS, PTS, Warszawa
• Miasta wojewódzkie. Podstawowe dane statystyczne. GUS, nr 13, 2007, nr 15, 2008, Warszawa