Статистические методы, используемые в маркетинговых исследованиях

Построение обыкновенной регрессионной модели линейного типа с зависимыми бинарными переменными не допускается ввиду того, что если это построение будет иметь место, предсказанные значения зависимой переменной интерпретировать окажется практически невозможно.

Измерения значений факторов в моделях бинарного выбора – только количественные. В эти модели допускается включение категориальных переменных (выступающих в качестве факторов). В данных моделях обеспечивается построение регрессионной модели зависимости с принятием во внимание вероятности, что результативной дихотомической переменной будет принято значение 0 или 1, если значение факторов – заданное.

Для того чтобы смоделировать вероятность зависимой дихотомической переменной, нужно произвести подбор специальной монотонно возрастающей функции, значения которой могут варьироваться лишь от 0 до 1.

В моделях бинарного выбора в качестве специальной функции может быть выбрана функция: 1) логистическая; 2) стандартного нормального распределения.

Если модель бинарного выбора построена на базе логистической функции, то она рассматривается как логистическая регрессия или логит-модель. Если модель бинарного выбора построена на базе функции, стандартного нормального распределения, то ее рассматривают как пробит-модель.

Посредством логистической регрессии осуществляется прогнозирование вероятности отклика для зависимой переменной от переменных независимых, которые включены в модель.

При построении модели регрессии логистической можно осуществить отдельный анализ – анализ Receiver Operator Characteristic (ROC-кривых). Посредством данного анализа можно осуществить выбор оптимального порогового значения вероятности для классификации. ROC-кривую используют, чтобы представить результаты бинарной классификации и оценки уровня ее эффективности.

Использование логистической регрессии распространяется на решение задач, связанных с моделированием взаимосвязи и классификацией наблюдений. Она находит применение в скоринге: банковском (на ее основе возможно построение рейтинга заемщиков и управления кредитными рисками); потребительском (для моделирования потребительского поведения).