Sıralı regresyon

"Sıralı logit" veya "sıralı probit" olarak da bilinen sıralı regresyon, doğrusal olmayan bir dizideki bir dizi sayısal değeri tahmin etmek için istatistikte kullanılan bir regresyon analizi türüdür. Genellikle bir değer aralığında bir olayın meydana gelme olasılığını belirlemeye yardımcı olan tahmine dayalı analitikte kullanılır. Ordinal regresyon, ikili veya ikili olmayan veri setlerinde iki veya daha fazla kategorinin sıralamasını veya düzenini tahmin etmek için kullanılır. Modelin yalnızca veri noktalarını (gözlemleri) değil, aynı zamanda gözlemlerin sırasını da dikkate almasını sağlar, böylece daha doğru tahminlere olanak tanır.

Ordinal regresyon, sınıflandırmaların sıralanmasının çalışmaya sadece ayrık değerlerden daha fazla bilgi sağlayabileceği biyoloji gibi alanlar için kullanışlıdır. Örneğin, hasta mizaçlarının ölçülmesinde ordinal regresyon, her hastayı tek bir kategorik ölçeğe atamak yerine "sakin" ile "sinirli" ve "öfkeli" ile "şiddet yanlısı" arasında ayrım yapabilir. Bu şekilde, daha fazla ayrıntı düzeyi yakalayabilir.

Çoğu durumda, ordinal regresyon doğrusal regresyon ile aynı teknikleri kullanır, temel fark çıktının sıralı olmasıdır. Çoklu regresyon modelleri ve lojistik regresyon modelleri ordinal regresyon ile birlikte kullanılabilir. Tahmine dayalı modelleri daha doğru hale getirmek için sıralı regresyon, her bir kategoriyi (veya sıra düzeyini) ve ilgili ağırlıkları temsil etmek üzere "kukla değişkenler" kullanır. Ağırlıklar, kategorilerin her biri için olasılıkları (meydana gelme veya geçiş) değerlendirmek için kullanılır.

Ordinal regresyon, nominal, sıralı ve kategorik veri kümeleri arasındaki ilişkileri doğru bir şekilde tanımlamak, ölçmek ve tahmin etmek için çok çeşitli alanlarda kullanılır. Pazar araştırmalarında tüketici tercihlerini değerlendirmek, ceza adaletinde yeniden suç işlemeyi tahmin etmek ve sağlık hizmetlerinde hastalıkları veya hasta sağlığını sınıflandırmak için kullanılabilir.