Phân tích hồi quy logistic

Một phần của tài liệu (LUẬN VĂN THẠC SĨ) Phân tích và dự báo nợ xấu bằng mô hình cây quyết định hồi quy và mô hình Logit,Probi (Trang 45)

VI. Kết quả chính đạt đƣợc

3. Phân tích hồi quy logistic

Mục đích của các mô hình xây dựng dựa trên phƣơng pháp hồi quy logistic là để đạt đƣợc một biểu thức toán học nhằm dự báo những mối liên hệ của một đối tƣợng thuộc về hai hoặc nhiều nhóm. Hồi quy logistic cũng hỗ trợ dự báo xác suất mà một tập dữ liệu đích nhị phân hoặc dữ liệu đích thông thƣờng sẽ dành đƣợc sự kiện của lợi ích nhƣ là một chức năng của một hoặc nhiều biến độc lập.

Không giống nhƣ phƣơng pháp các mạng nơ-ron nhân tạo, phƣơng pháp hồi quy logistic xây dựng để dự báo một biến phụ thuộc tại một thời điểm nào đó. Ở một phƣơng diện nào đó, một ngƣời có thể nhớ rằng đầu ra của logistic hồi quy cung cấp kết quả thống kê dựa trên mỗi biến bao hàm bên trong phƣơng pháp cái mà các nhà nghiên cứu có thể phân tích để kiểm tra tính hữu ích của dữ liệu cụ thể.

Logistic có thể đƣợc coi nhƣ là mô hình mạng nơ-ron feed-forward đơn giản bao gồm hai lớp: Một lớp đầu vào và một lớp đầu ra. Hồi quy logistic đƣợc hiểu là dùng để giải quyết các bài toán phân lớp từ các đầu ra đã đƣợc tính toán có thể đƣợc đem lại bởi các hạng mục của phân phối. Đầu vào đƣợc chèn vào lớp nhập nơi mà không diễn ra sự tính toán. Mỗi nơ-ron trong một lớp đầu vào đƣợc kết nối với một nơ-ron ở lớp đầu ra bằng một kết nối trọng điểm. Đầu ra của một lớp nơ-ron đầu ra đƣợc tính toán với chức năng trung chuyển logistic xich-ma. Các trọng điểm kết nối đƣợc xác định bởi một sự lặp đi lặp lại thủ tục tối ƣu nhằm tìm cách giảm thiểu tối đa một phạm vi của các lỗi dự báo.

Một phần của tài liệu (LUẬN VĂN THẠC SĨ) Phân tích và dự báo nợ xấu bằng mô hình cây quyết định hồi quy và mô hình Logit,Probi (Trang 45)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(113 trang)