Hồi quy thứ tự

Hồi quy thông thường, còn được gọi là “logit có thứ tự” hoặc “probit có thứ tự”, là một loại phân tích hồi quy được sử dụng trong thống kê để dự đoán một tập hợp các giá trị số theo một chuỗi phi tuyến tính. Nó thường được sử dụng trong phân tích dự đoán giúp xác định xác suất xảy ra sự kiện trong một phạm vi giá trị. Hồi quy thứ tự được sử dụng để dự đoán thứ hạng hoặc thứ tự của hai hoặc nhiều danh mục trong tập dữ liệu nhị phân hoặc không nhị phân. Nó cho phép mô hình không chỉ xem xét các điểm dữ liệu (quan sát) mà còn cả thứ tự của các quan sát, do đó cho phép dự đoán chính xác hơn.

Hồi quy thứ tự rất hữu ích cho các lĩnh vực như sinh học trong đó thứ tự phân loại có thể cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn cho nghiên cứu hơn là chỉ các giá trị rời rạc. Ví dụ, khi đo tính khí của bệnh nhân, hồi quy thứ tự có thể phân biệt giữa “bình tĩnh” với “bị kích động”, “tức giận” và “bạo lực” thay vì chỉ gán từng bệnh nhân vào một thang phân loại duy nhất. Bằng cách này, nó có thể nắm bắt được nhiều mức độ chi tiết hơn.

Trong hầu hết các trường hợp, hồi quy thứ tự sử dụng các kỹ thuật tương tự như hồi quy tuyến tính, với điểm khác biệt chính là đầu ra được sắp xếp theo thứ tự. Nhiều mô hình hồi quy và mô hình hồi quy logistic có thể được sử dụng kết hợp với hồi quy thứ tự. Để làm cho các mô hình dự đoán chính xác hơn, hồi quy thứ tự sử dụng “các biến giả” để thể hiện từng danh mục (hoặc cấp độ thứ tự) và trọng số liên quan của nó. Các trọng số được sử dụng để đánh giá xác suất (xuất hiện hoặc chuyển tiếp) cho từng loại.

Hồi quy thứ tự được sử dụng trong nhiều lĩnh vực để xác định, đo lường và dự đoán chính xác mối quan hệ giữa các bộ dữ liệu danh nghĩa, thứ tự và phân loại. Nó có thể được sử dụng trong nghiên cứu thị trường để đánh giá sở thích của người tiêu dùng, tư pháp hình sự để dự đoán tái phạm và chăm sóc sức khỏe để phân loại bệnh tật hoặc sức khỏe bệnh nhân.