Data regresi logistik binary options

Bem-vindo ao Instituto de Pesquisa e Educação Digital SPSS Análise de Dados Exemplos Ordinal Logistic Regression Informações sobre a versão: O código para esta página foi testado no IBM SPSS 20. Nota: O objetivo desta página é mostrar como usar vários comandos de análise de dados. Não abrange todos os aspectos do processo de investigação que se espera que os investigadores façam. Em particular, não abrange a limpeza e verificação de dados, verificação de suposições, diagnósticos de modelos e potenciais análises de acompanhamento. Exemplos de regressão logística ordenada Exemplo 1: Uma empresa de pesquisa de marketing quer investigar quais fatores influenciam o tamanho da soda (pequena, média, grande ou extra grande) que as pessoas pedem em uma cadeia de fast food. Esses fatores podem incluir o tipo de sanduíche é encomendado (hambúrguer ou frango), ou não batatas fritas também são ordenados, e idade do consumidor. Enquanto a variável de resultado, o tamanho da soda, é obviamente ordenada, a diferença entre os vários tamanhos não é consistente. A diferença entre pequeno e médio é 10 onças, entre médio e grande 8, e entre grande e extra grande 12. Exemplo 2: Um pesquisador está interessado em quais fatores influenciam a meditação na natação olímpica. Preditores relevantes incluem nas horas de treinamento, dieta, idade e popularidade da natação no país de origem dos atletas. O pesquisador acredita que a distância entre ouro e prata é maior do que a distância entre prata e bronze. Exemplo 3: Um estudo analisa os fatores que influenciam a decisão de se aplicar ou não na pós-graduação. Colégio juniores são perguntados se eles são improváveis, um pouco provável, ou muito provável que se aplicam a pós-graduação. Assim, nossa variável de resultado tem três categorias. Dados sobre o status educacional dos pais, se a instituição de graduação é pública ou privada, e GPA atual também é coletado. Os pesquisadores têm razão para acreditar que as distâncias entre esses três pontos não são iguais. Por exemplo, a distância entre improvável e um pouco provável pode ser menor do que a distância entre algo provável e muito provável. Descrição dos dados Para nossa análise de dados abaixo, vamos expandir o Exemplo 3 sobre a aplicação à escola de pós-graduação. Simulamos alguns dados para este exemplo e podem ser obtidos aqui. Esse conjunto de dados hipotéticos tem uma variável de três níveis chamada apply (codificada 0, 1, 2), que usaremos como nossa variável de resultado. Temos também três variáveis ​​que usaremos como preditores:. Que é uma variável 0/1 indicando se pelo menos um dos pais tem um grau de pós-graduação público. Que é uma variável 0/1 onde 1 indica que a instituição de graduação é pública e 0 privada, e gpa. Que é a média pontuação dos alunos. Vamos começar com a estatística descritiva dessas variáveis. Métodos de análise que você pode considerar Abaixo está uma lista de alguns métodos de análise que você pode ter encontrado. Alguns dos métodos listados são bastante razoáveis, enquanto outros têm caído fora de favor ou têm limitações. Regressão logística ordenada: o foco desta página. Regressão OLS: Esta análise é problemática porque os pressupostos de OLS são violados quando é utilizado com uma variável de resultado não-intervalo. ANOVA: Se você usar apenas um preditor contínuo, você poderia quotflipquot o modelo em torno de modo que, digamos, gpa foi a variável de resultado e aplicar foi a variável predictor. Então você poderia executar uma ANOVA one-way. Isso não é uma coisa ruim para fazer se você tiver apenas uma variável de previsão (a partir do modelo logístico), e é contínua. Regressão logística multinomial: Isto é semelhante à regressão logística ordenada, excepto que se assume que não há ordem para as categorias da variável de resultado (isto é, as categorias são nominais). A desvantagem dessa abordagem é que as informações contidas no pedido são perdidas. Regressão probit ordenada: Isto é muito, muito semelhante a executar uma regressão logística ordenada. A principal diferença está na interpretação dos coeficientes. Regressão logística ordenada Antes de executar o nosso modelo logístico ordinal, veremos se as células estão vazias ou extremamente pequenas. Se houver, podemos ter dificuldade em executar nosso modelo. Há duas maneiras em SPSS que podemos fazer isso. A primeira maneira é fazer crosstabs simples. A segunda maneira é usar a opção cellinfo no subcomando / print. Você deve usar a opção cellinfo somente com variáveis ​​preditoras categóricas, a tabela será longa e difícil de interpretar se você incluir preditores contínuos. Nenhuma das células é muito pequena ou vazia (não tem casos), por isso vamos executar o nosso modelo. Na sintaxe abaixo, incluímos o subcomando logit de link, mesmo que seja o padrão, apenas para nos lembrar de que estamos usando a função logit link. Observe também que, se você não incluir o subcomando print, somente a tabela Summary de processamento de casos será fornecida na saída. Na tabela Resumo de processamento de casos, vemos o número ea porcentagem de casos em cada nível de nossa variável de resposta. Estes números parecem bem, mas ficaríamos preocupados se um nível tivesse muito poucos casos nele. Também vemos que todas as 400 observações em nosso conjunto de dados foram usadas na análise. Menos observações teriam sido utilizadas se alguma das nossas variáveis ​​tivesse valores em falta. Por padrão, o SPSS faz uma exclusão listwise de casos com valores ausentes. Em seguida, vemos a tabela Model Fitting Information, que dá a probabilidade de -2 log para os modelos somente de interceptação e final. A probabilidade de log de -2 pode ser usada em comparações de modelos aninhados, mas nós não mostraremos um exemplo disso aqui. Na tabela de Estimativas de Parâmetros vemos os coeficientes, seus erros-padrão, o teste de Wald e os valores de p associados (Sig.) Eo intervalo de confiança de 95 dos coeficientes. Ambos pared e gpa são estatisticamente significativas público não é. Portanto, para pared. Nós diríamos que para um aumento de uma unidade em pared (isto é, indo de 0 a 1), esperamos um aumento de 1,05 nas probabilidades de log ordenadas de estar em um nível mais alto de aplicação. Dado que todas as outras variáveis ​​no modelo são mantidas constantes. Para gpa. Diríamos que para um aumento de uma unidade em gpa. Seria de esperar um aumento de 0,62 nas probabilidades log de estar em um nível mais alto de aplicar. Dado que todas as outras variáveis ​​do modelo são mantidas constantes. Os limiares são mostrados na parte superior da saída das estimativas de parâmetros e indicam onde a variável latente é cortada para fazer os três grupos que observamos em nossos dados. Note que esta variável latente é contínua. Em geral, estes não são utilizados na interpretação dos resultados. Alguns pacotes estatísticos chamam os pontos de corte de limiares (os limiares e os pontos de corte são a mesma coisa) outros pacotes, como os interceptos de relatórios SAS, que são o negativo dos limiares. Neste exemplo, as interceptações seriam -2.203 e -4.299. Para mais informações, por favor consulte o Stata FAQ: Como posso converter a parametrização Statas de probit ordenada e modelos logísticos para um em que uma constante é estimada A partir da versão 15 do SPSS, você não pode obter diretamente as relações de odds proporcionais de SPSS. Você pode usar o SPSS Output Management System (Sistema de Gerenciamento de Saída SPSS) para capturar as estimativas de parâmetros e exponenciá-las, ou pode calculá-las manualmente. Por favor veja Regression ordinal por Marija J. Norusis para exemplos de como fazer isto. Os comandos para usar o OMS e calcular as proporções de odds proporcionais são mostrados abaixo. Para obter mais informações sobre como usar o OMS, consulte o nosso SPSS FAQ: Como posso exibir meus resultados para um arquivo de dados no SPSS Observe que as aspas simples entre colchetes são importantes e você receberá uma mensagem de erro se elas forem Omitido ou desequilibrado. Na coluna expb vemos os resultados apresentados como odds ratios proporcionais (o coeficiente exponenciado). Também calculamos o intervalo de confiança inferior e superior 95. Nós interpretá-los-ia consideravelmente como nós fazíamos odds ratios de uma regressão logística binária. Para pared. Diríamos que para um aumento de uma unidade em pared, isto é, indo de 0 a 1, as probabilidades de aplicar alto versus as categorias combinadas de médio e baixo são 2,85 maiores, uma vez que todas as outras variáveis ​​no modelo são mantidas constantes. Da mesma forma, as probabilidades das categorias média e alta combinadas versus baixa são 2,85 vezes maiores, uma vez que todas as outras variáveis ​​do modelo são mantidas constantes. Para um aumento de uma unidade em gpa. As probabilidades das categorias baixa e média de aplicar versus a categoria alta de aplicar são 1,85 vezes maiores, uma vez que as outras variáveis ​​no modelo são mantidas constantes. Devido à hipótese de probabilidades proporcionais (ver abaixo para mais explicação), o mesmo aumento, 1,85 vezes, é encontrado entre baixo aplicar e as categorias combinadas de médio e alto aplicar. Uma das premissas subjacentes à regressão logística ordenada (e ordenada a probit) é que a relação entre cada par de grupos de resultado é a mesma. Em outras palavras, a regressão logística ordenada assume que os coeficientes que descrevem a relação entre, digamos, as categorias mais baixas versus todas as categorias superiores da variável de resposta são os mesmos que descrevem a relação entre a próxima categoria mais baixa e todas as categorias mais altas, etc. Isso é chamado de suposição de probabilidades proporcionais ou a premissa de regressão paralela. Como a relação entre todos os pares de grupos é a mesma, existe apenas um conjunto de coeficientes (apenas um modelo). Se não fosse esse o caso, precisaríamos de modelos diferentes para descrever a relação entre cada par de grupos de resultados. Precisamos testar a hipótese de probabilidades proporcionais e podemos usar a opção tparallel no subcomando print. A hipótese nula deste teste do qui-quadrado é que não há nenhuma diferença nos coeficientes entre os modelos, assim que nós esperamos obter um resultado não-significativo. O teste acima indica que não violamos a suposição de probabilidades proporcionais. Se a suposição proporcional das probabilidades foi violada, nós podemos querer ir com a regressão logomia multinomial. Nós usamos essas fórmulas para calcular as probabilidades previstas para cada nível do resultado, aplicar. As probabilidades previstas são geralmente mais fáceis de entender do que os coeficientes ou os odds ratios. Vamos calcular as probabilidades preditas usando a linguagem SPSS Matrix. Usaremos pared como um exemplo com um preditor categórico. Aqui veremos como as probabilidades de adesão a cada categoria de aplicar mudam à medida que variamos e comparamos a outra variável em seus meios. Como você pode ver, a probabilidade prevista de estar na categoria mais baixa de aplicar é 0,59 se nenhum dos pais tem um nível de pós-graduação de educação e 0,34 caso contrário. Para a categoria média de aplicar. As probabilidades previstas são 0,33 e 0,47, e para a categoria mais alta de aplicar. 0,078 e 0,196. Assim, se nenhum dos pais entrevistados tem uma educação de nível de pós-graduação, a probabilidade de se candidatar a pós-graduação diminui. Note que os interceptos são os negativos dos limiares. Abaixo, vemos as probabilidades preditas para gpa em 2, 3 e 4. Como você pode ver, para cada valor de gpa. A maior probabilidade prevista é para a categoria mais baixa de aplicar. O que faz sentido porque a maioria dos entrevistados está nessa categoria. Você também pode ver que a probabilidade prevista aumenta para as categorias média e alta de aplicar à medida que o gpa aumenta. Coisas a considerar Predição perfeita: A predição perfeita significa que um valor de uma variável preditora está associado a apenas um valor da variável de resposta. Se isso acontecer, o Stata geralmente emitirá uma nota no topo da saída e soltará os casos para que o modelo possa ser executado. Tamanho da amostra: Tanto a logística ordenada como a probit ordenada, usando estimativas de máxima verossimilhança, requerem tamanho de amostra suficiente. Quão grande é grande é um tema de algum debate, mas eles quase sempre exigem mais casos do que a regressão OLS. Células vazias ou pequenas: Você deve verificar se há células vazias ou pequenas fazendo uma crosstab entre os preditores categóricos ea variável de resultado. Se uma célula tiver muito poucos casos, o modelo pode se tornar instável ou pode não ser executado em todos. Pseudo-R-quadrado: Não há nenhum análogo exato do R-quadrado encontrado em OLS. Existem muitas versões de pseudo-R-quadrados. Consulte Long e Freese 2005 para obter mais detalhes e explicações de vários pseudo-R-quadrados. Diagnóstico: Fazer diagnósticos para modelos não lineares é difícil, e os modelos logit / probit ordenados são ainda mais difíceis do que os modelos binários. Veja também ReferênciasRegresso logistic merupakan salah satu analisi multivariada, yang berguna untuk memprediksi dependente variabel berdasarkan variabel independen. Pada regressão logística, dependen variabel adalah variabel dikotomi (kategori). Ketika categoria variável dependência berjumlah dua kategori maka digunakan logística binário, ketika dependen variabelnya lebih dari dua kategori maka digunakan multinominal regressão logística. Lalu ketika dependen variabelnya berbentuk ranking, maka disebut dengan regressão logística ordinal. Konsep Regresi Logistik Regresso logistik merupakan alternativo uji jika asumsi multivariate distribuição normal pada variabel bebasnya tidak bisa terpenuhi ketika akan dilakukan analisis diskriminan. Tidak terpenuhinya asumsi ini dikarenakan variável bebas merupakan campuran antara variável kontinyu (métrico) dan kategorial (não métrico). Misalnya, as probabilitas bahwa, orang, yang, menderita, serangan, jantung, pada, waktu, ter, dapat, dipreded, dari, informasi, kebiasaan, merokok, jenis, kelamin, dan, lainnya. Asums Regresi Logistik Registros Logis tidak membutuhkan hubungan linier antara variável bebas dengan variabel terikat. Regressar à lista de permissões de tempo não foi registada para este tópico. Odd dalam regresi logistik sering dinyatakan sebagai probabilitas. Misal Odd sebuah perusahaan dapat bangkrut atau berhasil atau estranho seorang anak dapat lulus atau tidak pada Ujian Nasional. Variabel bebas tidak memerlukan asumsi normalidade multivariada Asumsi homokedastis tidak diperlukan Variabel bebas tidak Perlu dirubah ke bentuk métrica (atau intervalo de relação de Skala) CONTOH KASUS Regressão Logística Dados Yang Diberikan Adalah Dados Fiktif Bukan Dados Sebenarnya, Cuma Sebagai Latihan Uji Statistik Seorang dokter ingin mengetahui probabilitas seorang pasien terkena penyakit jantung berdasarkan rutinitas kebiasaan merokok dan usia dados dikumpulkan dari Catatan medis sebanyak 30 pasien orang yang melakukan pemeriksaan Kesehatan di RS ABC merokok (1), TDK merokok (0) USIA (usia dalam tahun) Menu Pada Analisar, Escolha Regressão gtgt Binary logística Masukkan variabel sakit ke Dependente, variabel kemudian Rokok dan usia ke 8220covariate box8221 kemudian, Opções Klik, lalu beri tanda Pada Lotes de classificação, Hosmer-Lemeshow GoF, matriz de correlação, dan itteration história Klik Continue, kemudian OK Hasil Dan INTERPRESTASI Menilai Modelo Fit Untuk Menilai model fit dapat diperhatikan nilai statistik -2LogL yaitu tanpa mengikutsertakan variável hanya berupa konstanta yaitu sebesar 41.589. Descrição da foto 2 variabel baru maka prediksi nilai -2LogL sebesar 16.750. Artinya terdapat penurunan sebesar 41,589 8211 16,750 24,839. Untuk -2LogL pertama diperoleh nilai 41.589 dengan df1 30-1 29. Nilai ini significante pada alfa 5 yang berarti Idéias, modelo artinya ajuste tidak. Nilai -2LogL kedua adalah sebesar 16.750 dengan df2 30-3 27 adalah tidak signifikan pada alfa 5. (Nilai statistik -2LogL di atas dibandingkan dengan nilai statistik distribusi x2.), Modelo artinya ajustar dados dengan. Statistik - LogL dapat digunakan untuk menentukan apaká jika variabel bebas dimasukkan dalam modelo dapat secara signifikan mempengaruhi modelo. Dengan selisih 24.839 dan df (df1-df229-272) maka menunjukkan angka ini signifikan pada alfa 5. Hal ini berarti Ho ditolak dan Dados modelo dengan ajuste. Cox n Snell8217s R quadrado adalah ukuran pengaruh bersama yaitu sebesar 0.563 dan nilai Nagelkerke R Quadrado adalah sebesar 0.751. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa kemampuan variável bebas menjelaskan modelo adalah sebesar 75.10. Selanjutnya, Hosmer e Lemeshow8217s GoF dilakukan untuk menguji hipotesis. Jika sig lt 0,05 maka Ho ditolak yang berarti ada perbedaan signifikan antara modelo dengan nilai observasinya. Jika sig gt 0,05 maka Ho diterima, artinya tidak ada perbedaan modelo antara dan nilai observasinya. Estatística Hosmer e Lemeshow8217s GoF diperoleh sebesar 0.594 (gt 0.05) dados de banco de dados de dengan de ajuste de modelo. Hosmer e Lemeshow8217s GoF juga menghasilkan nilai 6.475 de probabilidade de sebesar 0.594 sehingga dapat disimpulkan bahwa modelo fit dengan dados. Parâmetros de Estimai dan Interprestasi Estimai Máximo Likehood parâmetro modelo dapat dilihat dari output pada tabel Variáveis ​​na Equação. Regressão logística kemudian dapat dinyatakan: Ln P / 1-P -11.506 5.348 Rokok .210 Usia. Variabel bebas kebiasaan merokok signifikan dengan probabilitas sebesar 0.004 (lt 0.05) dan variabel usia juga signifikan dengan probabilitas 0.032. Dengan memperhatikan persaman ini maka dapat diinterprestasikan sbb: Registro de Probabilidades seseorang terkena secara positif berhubungan dengan rokok. Probabilitas atau Probabilidades seorang terkena penyakit jantung jika ia perokok adalah sebesar 5.348. Artinya, seorang, perokok, memiliki, kemungkinan, terkena, serangan, jantung, 5, 35, kali, lebih, besar, dibanding, yang, tidak, merokok. Jika variabel rokok dianggap konstan, maka probabilitas seseorang terkena serangan jantung adalah sebesar 0.210 pada setiap kenaikan satu tahun usia. Jika Rokok, konstán, maka, seseorang, idem, probabilidades, terakena, penyakit, jantung, adalah, sebesar, 1.233 untik, setiap, penambahan, usia. Sementara jika usia bernilai konstan maka probabilidades seorang terkena penyakit jantung adalah sebesar 210.286 unguar perokok dibandingkan dengan yang tidak merokok. Hasil taxa de classificação geral adalah sebesar 90.0 pada cutoff 50 Pertama. Variabel rokok dan usia memiliki hubungan positif dengan odds penyakit jantung Kedua. Jika usia bernilai konstan, maka seorang perokok memiliki odds terkena penyakit jantung sebesar 5.384 kali lebih besar dibanding yang tidak merokok Ketiga. Jika rokok bernilai konstan, maka probabilidades seorang terkena penyakit jantung adalá sebesar 0.210 pada setiap penambahan usia. Cuma diingatkan8230.data yang Diberikan Dados Adalah Data Dados Pessoais Dados, Cuma Sebagai Latihan Uji Estatísticas Imam Ghozali. 2009. Aplikasi Analisis Programa multivariado de dengan SPSS. Semarang BP: Undip, hal. 261-275 Opções binárias As opções binárias são o instrumento de negociação mais popular na plataforma plusoption. É de longe a ferramenta mais fácil para a negociação, especialmente para iniciantes. Você pode negociar muito facilmente, em apenas três etapas. Você escolhe o ativo que deseja negociar, insere o valor que deseja investir e escolhe se o preço do ativo estará acima ou abaixo no momento da expiração. Caso você escolha um tempo de expiração muito próximo ao horário atual, a transação pode não ser concluída. Nesse caso, você terá que escolher um tempo de expiração posterior. Esta categoria específica de opções difere das outras com respeito ao tempo de expiração, uma vez que as expirações disponíveis referem-se ao mesmo dia. Por exemplo, se o preço do ouro está atualmente em 1500 dólares por Oz, ele vai subir ou cair por 5:00 PM O comerciante nunca compra um ativo, só prevê a direção do mercado. Uma previsão correta resulta em um comércio in-the-money. 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Embora o risco ao negociar opções binárias é fixado para cada comércio individual, os comércios são ao vivo e é possível perder um investimento inicial, especialmente se um comerciante optar por colocar todo o seu investimento para um único comércio ao vivo. É altamente recomendável que os comerciantes escolhem uma estratégia de gestão de dinheiro adequada que limita o total de negociações consecutivas ou total investment. We foram enviados um belo presente de Brilliant Bicicletas no mês passado, por isso decidimos fazer a única coisa lógica give it away em um Scavenger Hunt A tensão era alta como as pessoas esperavam quando a moto ficaria escondida. Finalmente, às 14h na quarta-feira. A caçada começou e as pessoas começaram a correr pelo edifício em busca da bicicleta. Foi achado rapidamente pelo afortunado Tony Gambino. Obrigado, Brilhante, pela bela moto, e parabéns Tony Na semana passada, o Diretor de Criação, Alvaro Sotomayor comemorou seu 20º aniversário de trabalhar na WK Amsterdam. Descrito como um festival de um homem, um antidepressivo andando e um homem que fala em emoções, lvaro é, sem dúvida, a alma da agência. Para marcar seu aniversário nós jogamos-lhe uma festa surpresa maciça, que começou no jardim, continuou em nosso barco da agência e terminou com dançar a noite afastado em uma festa temático tropical em Amsterdams Pllek. Foram pia coladas, gigante bananas infláveis ​​e surpresa família e amigos de todo o mundo. Tudo para honrar o nosso amado Alvaro. Mas isso não é tudo. Ao longo de seus vinte anos, Alvaro teve um impacto significativo dentro da agência e Amsterdams mais ampla cena criativa, que firmemente o estabeleceu como uma figura de proa e embaixador da indústria criativa da cidade. Fundação WKs incubadora programa O Kennedys, tornando-se o primeiro não-Holandês criativo publicidade nele para ser introduzido em ADCNs prestigiado Salão de Honras e usando sua arte para ajudar a proibição de touradas na Espanha, são apenas algumas das suas muitas realizações. Por isso, o nomeamos para o Prêmio Andreas, uma honra oficial da Câmara Municipal de Amsterdã, concedida a indivíduos por realizações excepcionais no domínio do esporte, arte, política, mídia ou educação na cidade de Amsterdã, com influência demonstrada além da cidade e das fronteiras nacionais. Em uma última surpresa, Alvaro foi apresentado com a medalha Andreas em Pllek pelo vereador do Município de Amsterdã, Pieter Litjens. Uma vez que ele percebeu que o prêmio era de verdade e Pieter não era um stripper Alvaro tinha isso a dizer: Me humilha ser reconhecido oficialmente com este prêmio e por viver meu lema diário: Live by love. Amor muda um dia mundano em um dia vale a pena estar vivo para. Quero agradecer a minha família e meus amigos pela minha festa de aniversário de 20 anos e para reverter os papéis de um dia. Eu senti o amor Quero mais de Alvaro Abaixo está um trecho do e-mail que ele enviou ao redor do escritório em seu Amsterversary e antes que ele sabia o que estava na loja para ele mais tarde no dia Era setembro de 1995, quando eu voei do aeroporto de Maui , Para LAX e de lá para Amsterdã para entrevistar em uma agência de lançamento americana que introduz Nike para o continente europeu. Como era minha primeira entrevista de trabalho oficial eu usei meu terno de veludo verde de três peças super e um bronzeado tão profundo como Jay-Z. I chegou à pitoresca cidade de Amsterdã em um dos mais glorioso verão ensolaradas dias. Ele foi 28 graus fora portanto, talvez veludo wasnt a melhor escolha de guarda-roupa. Mas a minha outra opção foi algum californiano bowling traje então eu fui para a escolha segura. Vinte anos mais tarde, hoje, o sol ainda brilha e minha vida é incrível. Estar em uma agência onde o lema é andar estúpido todos os dias você pode imaginar eu me senti em casa. E eu ainda faço, diariamente. Eu ando em estúpido e eu ainda me apaixono por este lugar e todo mundo nele. Eu me relaciono com Dori em Finding Nemo ou goldfish. Eu vou e volta este lugar pensando é um oceano. Estou surpreso como pouco mudou. E como nossas tradições persistem. Mas heck algumas coisas mudaram temos um barco E um bar e ping pong torneios Este lugar é incrível. Este lugar realmente traz o melhor em nós. Estou animado para escrever isso novamente em 2035. Acho que podemos fazer as pessoas acreditam que há esperança no mundo e convencê-los com os nossos sorrisos. Na quinta-feira, 24 de setembro, WiedenKennedy, juntamente com um punhado de outros patrocinadores locais, organizou um mini-con três em Portland, Oregon (EUA). . O evento de dia inteiro consistiu em keynotes, painéis, networking, uma sessão de ioga e, claro, coquetéis. Clique aqui para uma visão mais detalhada da formação de oradores e participantes fantásticos e inspiradores. Meron Medhanie, estrategista do WK, reflete sobre o dia. Eles me vêem. 8211 Jamie Curl Confiar em sua viagem, individualidade e seu gênio, como Intisar Abioto disse poderosamente, é um pouco mais fácil de fazer quando você é visto, ouvido e compreendido. Mas quando as pessoas reconhecem a sua sorte, em vez de seu gênio, ele apaga completamente o seu talento e trabalho duro, fazendo você se sentir como um destinatário do sucesso, em vez de um criador. (Sarah Shapiro, cineasta, diretora e criadora de Lifetime8217s Unreal) Sarah Shapiro compartilhou isso com vigor e paixão como ela bateu em um monte de temas abordados na primeira 3 Mini Conferência em Portland. O primeiro ser, nunca subestime o poder que uma pessoa tem para fazer uma mudança. Ou como Kat Gordon disse, 8220Se algo está quebrado no mundo, você pode muito bem ser a pessoa para corrigi-lo. E isso é o que ela se propôs a fazer. Kat Gordon fundou a 3 Conferência, estabelecendo uma comunidade de mulheres incríveis e manbassadors em 2017, depois de saber que percentagem representou o número de diretores criativos femininos em nossa indústria. Desde que a organização se lançou há quatro anos, o número de directores criativos femininos aumentou de 3 para 11. Mas ficou claro durante todo o dia que ainda há muito trabalho a ser feito. Como Chelsea Vandiver disse melhor, as lutas estavam lidando com são reais. Tentando superar a barreira da cuteness a ser levada a sério, e esta idéia de matrydom para o trabalho, juntamente com uma extrema culpa por não ser suficiente para o seu trabalho, família e você levou a inúmeras conversas de como você ficar nele quando Parece que tudo está empilhado. A resposta: Se você se sentir como o seu o que você tem que fazer, é a sua paixão, então você não pode desistir. É o momento em que você solta uma fantasia e se inclina para a que você está destinado, essa descoberta acontece. E realmente, aquele é o espaço que nós jogamos em o dia inteiro. (Intisar Abioto, Fotógrafo, Dançarino, Escritor, Explorador, The Black Portlanders) Ouvimos histórias poderosas sobre o que as pessoas estão criando e como as pessoas estão mudando o jogo. Mulheres como Mira Kaddoura e Sarah Shapiro que são intencionais em quem eles contratam, em vez de contratar o cara que se parece com o último cara que contratamos. Mulheres corajosas que nos desafiaram a falar quando alguém descreve uma mulher como insensível ou emocional, e em vez disso dizer coisas como 8220hmm ela realmente pensa em seus pés e é bastante apaixonado. (DeAngelo Raines, Co-Fundador Diretor de Arte de Serviço e Caridade Stratos, CEO / Fundador do Serviço) Tanto quanto todos nós prosperamos em um ambiente de apoio, Tig Notaro lembrou-nos que a última coisa que você quer é um ambiente seguro. Estar em um ambiente de 100 nutrição, você não vai realmente crescer. Então, como fazemos um equilíbrio Im não realmente certo. Podemos começar com a criação de um espaço onde todos possam compartilhar sua perspectiva. E abraçando essa estranheza, como Tig tão graciosamente faz em sua posição. Reconhecendo que eles não conseguem isso, vamos discutir isso e ter confiança que podemos passar por conversas difíceis. Ou como Charity Stratos compartilhado, estando bem com 8220healthy conflito para encontrar um novo terreno comum. Dan Wieden acrescentou que somos mais poderosos quando diversos. A melhor maneira de resolver um problema é quando há várias perspectivas na sala. A diversidade é a melhor coisa que pode acontecer à criatividade. Para colocar isso em perspectiva, Kat Gordon perguntou à platéia: "Vemos 3.000 anúncios por dia que moldam como vemos as coisas em todas as facetas da vida. Queremos que ele venha de uma perspectiva ou queremos que ela seja representativa da América A WK está se associando com a 3 Conferência para trazer um dia inspirador de badass líderes criativas para falar, colaborar e mentor na PNCA em 24 de setembro. Tig Notaro , Stand-up comic e estrela de HBOs Tig Notaro: Boyish Girl Interrompido. Será o título, ao lado de Sarah Shapiro, cineasta, diretora e criadora de Lifetimes UnREAL. A conferência abrangerá uma variedade de indústrias criativas de comunicações para entretenimento, alimentos, tecnologia e doers / makers. Cada alto-falante vai explorar como eles chegaram a onde estão, e onde eles querem ir a partir daqui. O evento acontece no espaço novo do super-rad dos PNCAs situado em 511 NW Broadway de 8:30 am - 5:30 pm. Obtenha seus ingressos e detalhes aqui: bit. ly/3percentpdx It8217s setembro, de modo que significa it8217s Bike Commute Challenge mês aqui em Oregon Uma das muitas vantagens de trabalhar em WiedenKennedy é que nós apoiamos nossos viajantes de bicicleta. Portland, afinal de contas. A aliança de transporte de bicicletas. Um grupo de defesa de moto sem fins lucrativos com sede em Portland, coloca o Bike Commute Challenge em Setembro, durante o qual as empresas competem para ter a maior percentagem de deslocamentos por bicicleta. WK é sempre um corredor na competição (we8217ll pegá-lo este ano, Reed College). Nós usamos o mês de setembro para mostrar o nosso amor extra de bicicleta comutadores, organizando festas e workshops, pequenos-almoços semanais e prêmios de sorteio. (Crédito de cartaz para Garrett Close de WK Studio) Minggu yang lalu, saya e menyampaikan mengenai konsep dari analisis regressar logistik biner. Pada minggu ini, saya akan coba melanjutkan pembahasan berkaitan dengan l angkah-langkah pengolahan nya dengan menggunakan programa bantuan SPSS. Langkah-langkahnya adalah sebaui berikut: 1. Buka lah programa SPSS yang anda miliki 2. Dados de entrada nya --gt sebagai contoh, data yang saya gunakan adalah dados latihan dari buku Análise de dados categóricos (Alan Agresti, 2007, edisi 2 --gt Halaman 132), pada kasus saya variabel penjelasnia ada 2 (Durasi skala rasio dan t dengan skala nominal) dan variabel terikatnya Y dalam bentuk nominal (terdiri atas 2 kategori - gt biner) 3. Pilih opsi variabel view. Lalu ubahlah variabel nome dan etiqueta - nya sesuai dengan kasus masing-masing. Saat ini, saya akan menggubah nama menjadi D, T dan Y misalnya. Valores Kemudianos nya disesuaikan nilainya. Bila dados berbentuk nominal atau ordinal (misalnya untuk T dan Y), medida nya diganti dari escala menjadi nominal. 4. Os dados cobrem, kemudian pilih opsi Analisam gt Regressão gt Logística binária 5. Masukkan Y sebagai variabel Dependente dan D serta T sebagai covariates. Untuk Método nya saat ini saya masih tetap menggunakan enter. 6. Karena Categoria do ficheiro Descrição do ficheiro Categoria do artigo: Categoria do artigo: Categoria do artigo: Categoria Subcategoria. Untuk kemudahan interpretasi biasanya saya memilih primeiro número de referência nya. Palavras-chave para esta categoria. Kemudian JANGAN LUPA mudança pilih. Clique em Continuar. 7. Opções Pilih. Kemudian centang hosmer lemeshow dan classificação parcelas dan klik continuar. Kemudian OK. Está bem. Untuk Interpretasi Produzido por silkkan membaca postingan berikutnya yang berjudul. Analisis Regresi Logistik (interpretasi). Terimakasih telah membaca. - Ferdi Fadly -