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Die Log-Likelihood-Statistik, wie sie in Definition 5 der Grundkonzepte der logistischen Regression definiert ist, ist gegeben, wobei y i der beobachtete Wert für das Überleben im i-ten Intervall ist (d. h. y i der Bruchteil der Subjekte im i-ten Intervall, das überlebt hat). Da wir die Stichprobenelemente in Intervalle aggregieren, verwenden wir die modifizierte Version der Formel, wobei yi der beobachtete Wert des Überlebens in den i - ten r - Intervallen ist und Wir erfassen diese Informationen im Arbeitsblatt in Abbildung 1 (basierend auf dem Daten in Abbildung 2 der Grundkonzepte der logistischen Regression). Abbildung 1 Berechnung der LL auf der Grundlage der anfänglichen Vermutung der Koeffizienten Die Spalte I enthält die Rem-Werte für jedes Intervall (Kopie der Spalte A und E). Die Spalte J enthält die beobachtete Überlebenswahrscheinlichkeit für jedes Intervall (Kopie der Spalte F). Spalte K enthält die Werte von jedem p i. Z. B. Die Zelle K4 enthält die Formel 1 (1EXP (-O5O6I4)) und hat anfangs den Wert 0,5, basierend auf der anfänglichen Vermutung der Koeffizienten a und b, die in den Zellen O5 und O6 gegeben sind (die wir willkürlich auf Null setzen). Die Zelle L14 enthält den Wert von LL unter Verwendung der Formel SUM (L4: L13), wobei L4 die Formel (B4C4) (J4LN (K4) (1-J4) LN (1-K4)) und ähnlich für die anderen Zellen in Spalte enthält L. Wir verwenden jetzt das Excels Solver-Werkzeug, indem wir Data gt AnalysisSolver auswählen und das Dialogfeld ausfüllen, das wie in Abbildung 2 beschrieben erscheint (siehe Zielsuche und Solver für weitere Details). Abbildung 2 Excel Solver Dialogfeld Unser Ziel ist es, den Wert von LL (in Zelle L14) durch Veränderung der Koeffizienten (in den Zellen O5 und O6) zu maximieren. Es ist jedoch wichtig, dass das Kontrollkästchen Nicht beschränkte Variablen nicht negativ aktiviert ist. Wenn wir auf die Schaltfläche Solve klicken, erhalten wir eine Meldung, dass Solver erfolgreich eine Lösung gefunden hat, d. h. es hat Werte für a und b gefunden, die LL maximieren. Wir wählen, um die Lösung zu finden und Solver aktualisiert automatisch das Arbeitsblatt aus Abbildung 1 basierend auf den Werten, die es für a und b gefunden hat. Das daraus resultierende Arbeitsblatt ist in Abbildung 3 dargestellt. Abbildung 3 Überarbeitete Version von Abbildung 1 basierend auf Solvers-Lösung Wir sehen, dass ein 4.476711 und b -0.00721. So wird das Logistik-Regressionsmodell durch die Formel gegeben. Zum Beispiel ist die vorhergesagte Überlebenswahrscheinlichkeit, wenn sie 380 Radiusresten ausgesetzt ist, gegeben. Die Chancen, dass eine Person, die 180 Umständen ausgesetzt ist, überleben, ist 15,5 größer als eine Person, die 200 Rems ausgesetzt ist . Reales Statistik-Datenanalyse-Tool. Die Real Statistics Resource Pack bietet das Logistic Regression ergänzende Datenanalyse-Tool. Dieses Tool nimmt als Eingabe einen Bereich, der die Beispieldaten auflistet, gefolgt von der Anzahl der Vorkommen von Erfolg und Misserfolg. Z. B. Für Beispiel 1 sind dies die Daten im Bereich A3: C13 von Abbildung 1. Für dieses Problem gab es nur eine unabhängige Variable (Anzahl der Rems). Wenn zusätzliche unabhängige Variablen verwendet werden, enthält die Eingabe zusätzliche Spalten, eine für jede unabhängige Variable. Wir zeigen, wie dieses Werkzeug verwendet wird, um eine Tabellenkalkulation ähnlich der in Abbildung 3 zu erstellen. Zuerst drücken Sie Strg-m, um das Menü der Real Statistics Datenanalyse-Tools aufzurufen und die Regression-Option zu wählen. Dies wiederum führt zu einem weiteren Dialogfeld. Wählen Sie die Option Logistische Regression und drücken Sie die Taste OK. Daraufhin erscheint das in Abbildung 4 dargestellte Dialogfenster. Abbildung 4 Dialogfeld für logistische Regressionsdatenanalyse-Tool Wählen Sie nun A3: C13 als Eingabebereich (siehe Abbildung 5) und da diese Daten zusammen mit Spaltenüberschriften zusammengefasst sind, wählen Sie die Zusammenfassung aus Daten-Option für das Input-Format und Check-Überschriften mit Daten enthalten. Als nächstes wählen Sie den Solver als Analysetyp und behalten die Standard-Alpha - und Klassifizierungs-Cutoff-Werte von .05 bzw. .5. Schließlich drücke die OK-Taste, um die in Abbildung 5 dargestellte Ausgabe zu erhalten. Abbildung 5 Ausgabe aus Logistik-Regressionstool Dieses Tool nimmt als Eingabe einen Bereich auf, der die Beispieldaten auflistet, gefolgt von der Anzahl der Vorkommen von Erfolg und Misserfolg (dies gilt als Zusammenfassung bilden). Z. B. Für Beispiel 1 sind dies die Daten im Bereich A3: C13 von Fig. 1 (wiederholt in Fig. 5 in denselben Zellen). Für dieses Problem gab es nur eine unabhängige Variable (Anzahl der Rems). Wenn zusätzliche unabhängige Variablen verwendet werden, enthält die Eingabe zusätzliche Spalten, eine für jede unabhängige Variable. Man beachte, dass die Koeffizienten (Bereich Q7: Q8) zunächst auf Null gesetzt werden und (Zelle M16) auf -526.792 berechnet wird (genau wie in Abbildung 1). Die Ausgabe aus dem Logistik-Regressions-Datenanalyse-Tool enthält auch viele Felder, die später erläutert werden. Wie in Abbildung 2 beschrieben, können wir nun das Excels Solver-Tool verwenden, um den logistischen Regressionskoeffizienten zu finden. Das Ergebnis ist in Fig. 6 gezeigt. Wir erhalten die gleichen Werte für die Regressionskoeffizienten, wie wir zuvor in Fig. 3 erhalten haben, aber auch alle anderen Zellen werden mit den korrekten Werten aktualisiert. Abbildung 6 Überarbeitete Ausgabe von Solver Bob Francis sagt: Ich habe gerade echte Stats heruntergeladen und in Excel gelegt. In der Vergangenheit habe ich Solver verwendet, um Leistungsbewertungen für NFL-Teams zu bestimmen, mit dem Ziel, einen wahren Punkt zu verteilen und insgesamt für Wetten auf Sport zu bestimmen. Allerdings verwendet Solver lineare Regression und während es einen guten Job macht, glaube ich, dass eine logistische Regression markov Kette eine dynamischere Option sein kann. Ich weiß, dass große Sportwetten-Syndikate logistische Regression für diese Zwecke verwenden, aber natürlich werden sie nicht zeigen, wie sie es tun. Was ich erreichen will, ist dahin Kann dies in Excel mit dem echten Statistik-Paket getan werden, habe ich Jahre Daten und Statistiken und was ich erreichen möchte, ist die Power-Rate diese NFL-Teams, bestimmen jede Mannschaft Heimfeld Vorteil, und letztlich prognostizieren eine endgültige Punktzahl. Auch müssen Sie erkennen, ich bin nicht einer dieser MIT-Statistiker. Ich bin nie zur Schule gegangen. Aber ich weiß Sportstatistiken und wie sie geschätzt werden, wenn es um Wetten auf Sport geht. Wie würde ich über die Bestimmung der oben in Excel mit dem realstats Paket gehen. Wenn du mir helfen könntest, wäre ich für immer dankbar. Wenn dies ein großes Projekt ist, verstehe ich, dass Ihre Zeit wertvoll ist. Muss nur in die richtige Richtung gerichtet sein. Bob, ich habe nicht versucht, diese Art von Ansatz selbst mit logistischen Regression umzusetzen, aber es ist ziemlich einfach, die Real Statistics Logistic Regression Datenanalyse-Tool zu verwenden, und so schlage ich vor, dass Sie anfangen, indem Sie einfach herum spielen, um zu sehen, wie es ist Arbeitet. Ich bin zur Verfügung, um Fragen zu beantworten. Charles Vielen Dank für Ihre statistischen Werkzeuge und bietet hilfreiche praktische Beispiele. Du bist in einer eigenen Liga. Die Kombination von komplexen statistischen Kenntnissen mit der Schaffung von einfach zu bedienenden Tools ist keine kleine Leistung Ich arbeite an einem Problem, für das ich Ihre Anleitung benötigen würde. Ich versuche zu bestimmen, wie die Leistungsbewertung mit der Geschlechter - und Positionsebene in unserer Organisation verknüpft ist. Ich gehe davon aus, dass ich mit einem ordinalen Modell arbeite, da der Bewertungsbereich von 1 (nicht erfüllt, d. h. schlechte Leistung) bis 5 (übertroffen, d. h. hervorragende Leistung). Geschlecht ist männlich0, weiblich1 und, Stufe 0 bis 4. Welcher Regressionsansatz sollte ich verwenden, binär oder multinomial Die Daten sehen so aus: Geschlecht Level 1 2 3 4 5 Gesamt 00 16 167 790 377 78 1,428 0 1 5 69 366 220 61 721 0 2 0 19 225 186 78 508 0 3 0 3 57 47 24 131 0 4 0 0 13 21 19 53 1 0 3 109 762 364 84 1 322 1 1 2 39 273 195 58 567 1 2 1 17 155 143 67 383 1 3 0 2 39 28 20 89 1 4 0 0 10 10 8 28 Marc, Wenn die abhängige Variable nur zwei Werte (zB männlich oder weiblich) annimmt, dann binäre logistische Regression verwenden. Wenn die abhängige Variable eine kleine Anzahl von Werten mehr als zwei (z. B. Nordamerika, Europa, Asien) einnimmt, dann verwenden Sie multinomiale logistische Regression. Charles Hi Charles, das bietet eine großartige Einführung, danke für das Putting in der Zeit zu erarbeiten, und von allen Kommentaren Ihr Blog ist off Hilfe für viele Leser. Ich habe eine Frage, wenn wir eine sekundäre Variable vorstellen, lasst uns das Alter in deinem Beispiel sagen. Ich habe es getan, indem ich eine sekundäre Tabelle von kategorischen Werten schaffe und folgte der gleichen Methode. Ich habe 8216a8217, 8216b8217 und 8216c8217 erstellt und auf Null gesetzt. So nun habe ich zwei Tabellen, die der Fig. 1 ähnlich sind (dh alle pi-Werte sind 0,5 8211, weil abc0 aktuell) Jetzt für pitable1 Ich benutze die folgende Gleichung 1 (1exp (-a-bt1x) Für pitable2 benutze ich die folgende Gleichung 1 (1exp (-a-ct2x) Wenn ich zum Solver gehe und es mir sagen möchte, dass ich die beiden LL-Werte maximieren möchte, indem ich 8216a8217, 8216b8217 und 8216c8217 ändere, bekomme ich einen Fehler, der sagt, dass 8220Objective Cell eine objektive Zelle auf dem Datenblatt8221 sein muss. In meiner 8220Set Objective8221 Box habe ich LLtable1 Zelle LLtable2 Zelle habe ich in eine Formel, um pi in der Entschuldigung Luke zu lösen, aber ich don8217t vollständig folgen, was Sie versuchen zu tun. Auch Sie kommentieren ist unvollständig und endet mit 8220I haben in einem Formel zu lösen pi in the8221.Es scheint, wie Sie versuchen, zwei Zellen auf einmal zu maximieren Solver doesn8217t dies tun, obwohl Sie wahrscheinlich kommen mit einem Weg, um die Maximierung von zwei Werten in einem kombinieren Charles Dear Dr. Charles, Ich habe Ihr Logistic Regression Tool mit dem unten aufgeführten Datensatz ausprobiert. Dieser Datensatz ist Teil des berühmten Fisher-Datensatzes für Iris. Das binäre Ergebnis heißt Typ und erscheint in der letzten Spalte. Die ersten vier Spalten sind Iris-Eigenschaften. Ich habe mich entschlossen, das Logistic Regression Tool mit nur einer unabhängigen Variable zu einem Zeitpunkt zu verwenden. Bei SL und Typ sind die Ausgangskoeffizienten in Ordnung. Gleiches gilt für SW und Typ. Allerdings, wenn ich versuchen PL und Typ oder PW und Typ, das Programm beschwert VALUE ist alle Zellen einschließlich p-Pred. Mein Verdacht ist, dass, da der Computer den Parameterraum sucht, um Koeffizienten zu bestimmen, wird das Logit manchmal groß, und Excel weiß nicht, wie man Zahlen über ca. Exp (710). Bitte lassen Sie mich wissen, was zu tun ist. Vielen Dank. PW PL SW SL Typ 2 14 33 50 0 2 10 36 46 0 2 16 31 48 0 1 14 36 49 0 2 13 32 44 0 2 16 38 51 0 2 16 30 50 0 4 19 38 51 0 2 14 30 49 0 2 14 36 50 0 4 15 34 54 0 2 14 42 55 0 2 14 29 44 0 1 14 30 48 0 3 17 38 57 0 4 15 37 51 0 2 13 35 55 0 2 13 30 44 0 2 16 32 47 0 2 12 32 50 0 1 11 30 43 0 2 14 35 51 0 4 16 34 50 0 1 15 41 52 0 2 15 31 49 0 4 17 39 54 0 2 13 32 47 0 2 15 34 51 0 1 15 31 49 0 2 15 37 54 0 4 13 39 54 0 3 13 23 45 0 3 15 38 51 0 2 15 35 52 0 3 14 34 46 0 5 17 33 51 0 2 14 34 52 0 6 16 35 50 0 3 14 30 48 0 2 19 34 48 0 2 12 40 58 0 2 14 32 46 0 4 15 44 57 0 2 15 34 52 0 2 15 31 46 0 3 13 35 50 0 3 14 35 51 0 2 16 34 48 0 2 17 34 54 0 2 15 37 53 0 24 56 31 67 1 23 51 31 69 1 20 52 30 65 1 19 51 27 58 1 17 45 25 49 1 19 50 25 63 1 18 49 27 63 1 21 56 28 64 1 19 51 27 58 1 18 55 31 64 1 15 50 22 60 1 23 57 32 69 1 20 49 28 56 1 18 58 25 67 1 21 54 31 69 1 25 61 36 72 1 21 55 30 68 1 22 56 28 64 1 15 51 28 63 1 23 59 32 68 1 23 54 34 62 1 25 57 33 67 1 18 51 30 59 1 23 53 32 64 1 21 57 33 67 1 18 60 32 72 1 18 49 30 61 1 23 61 30 77 1 18 48 30 60 1 20 51 32 65 1 25 60 33 63 1 18 55 30 65 1 22 67 38 77 1 21 66 30 76 1 13 52 30 67 1 20 64 38 79 1 20 67 28 77 1 14 56 26 61 1 18 48 28 62 1 24 56 34 63 1 16 58 30 72 1 21 59 30 71 1 18 56 29 63 1 23 69 26 77 1 19 61 28 74 1 18 63 29 73 1 22 58 30 65 1 19 53 27 64 1 20 50 25 57 1 24 51 28 58 1 Das Problem scheint anders zu sein. Für den Fall von PW und Typ, wenn PW 13 ist, dann ist das Ergebnis immer ein Erfolg. Es gibt keine Daten, bei denen PW zwischen 6 und 13 liegt. Diese triviale Situation verhindert, dass das Modell zu einer Lösung konvergiert. In jedem Fall ist das richtige Modell nicht durch ein logistisches Regressionsmodell gegeben, sondern durch die Regel Erfolg entspricht PW 13, Misserfolg zu PW Uday sagt: Vielen Dank für Ihre prompte Antwort. Gerade wie Sie vorschlagen, hatte ich angefangen, indem ich alle vier Variablen auf einmal benutzte und alle VALUE Antworten empfing. Um zu ermitteln, warum, habe ich allmählich die Anzahl der unabhängigen Variablen reduziert. Genau wie Sie, fand ich, dass PW und PL Schrittfunktionen sind und dass dies die Quelle dafür ist, warum das Logistic Regression Tool (wie es derzeit steht) nicht in der Lage ist, eine Lösung zu finden. Aus einer tieferen Sicht ist eine Schrittfunktion der begrenzende Fall der logistischen s-Kurve, also habe ich untersucht, warum Excel keine Lösung bekommen kann. Ich denke, das Problem ist, dass die Logit manchmal groß werden, und Excel weiß nicht, wie man Zahlen über ca. Exp (710). Bei der Berechnung der Wahrscheinlichkeit, 1 (EXP (-Logit) 1, dachte ich, dass eine IF-Anweisung wie IF (E2gt-700, 1 (EXP (-Logit) 1), 1) funktionieren kann Seien Sie nett, ein Werkzeug zu haben, das für Daten arbeitet, die geschehen, um Schritt-Funktionen zu sein. Uday, Haben Sie versucht, die Änderung auf einer der Kalkulationstabellen zu machen, löst es das Problem Wenn ja, werde ich die Änderung vorschlagen, die Sie vorschlagen, Charles Uday Sukhatme sagt : Lieber Charles, es tut mir leid, dass ich nicht mehr zu dir zurückkomme, weil ich mich in andere Probleme abgelenkt habe. Auf jeden Fall habe ich die oben beschriebene Änderung getestet und getestet. Es verbessert die Verwendung des logistischen Regressionswerkzeugs erheblich Für Daten, die sich in der Nähe von Schrittfunktionen befinden können. Um den Logit-Wert im Solver-Prozess zu groß oder zu klein zu halten (beide sind Probleme für Excel), funktioniert eine gut gewählte IF-Anweisung sehr gut. Angenommen, wir wollen Logit im Bereich von -30 bis 30 halten. Im Grunde, wo Sie die Aussage 1 (EXP (-Logit) 1) für die Berechnung der Ausgabe auf der Tabelle haben, habe ich sie in IF geändert (Logitgt30, EXP (- 30), IF (Logitgt-30,1 (EXP (-Logit) 1), 1-EXP (-30))). Diese Änderung funktioniert sehr gut für die Anpassung der Fisher Iris Daten. Uday Sehr geehrter Dr. Zaiontz: Ihre Kommentare und das Add-In funktionierten sehr gut für unser Projekt. Ich habe noch eine Frage: Für eine unserer unabhängigen Variablen war der Koeffizient -0.2987, während der 95 CI für den Koeffizienten als (0.39613 , 1.38896). Es war eine sehr lange Zeit, seit ich Statistiken studierte (so dass dieses Projekt sehr engagiert war), und ich kämpfe mit der Tatsache, dass die untere Grenze des CI für unseren negativen Koeffizienten nicht negativ ist. Das CI scheint nicht 0 zu enthalten, aber wenn die untere Grenze negativ war, würden wir die Nullhypothese akzeptieren. Kannst du mir helfen, danke Annabel Dear Annabel, Es klingt wie etwas isn8217t ganz richtig. Der CI für einen Koeffizienten sollte den Wert des Koeffizienten enthalten. Wenn du mir die Kalkulationstafel schickst, wo du dieses Ergebnis hast, kann ich versuchen, was passiert ist. Charles I8217m ganz neu für all diese logistische Regression Sache. Meine Frage, gibt es irgendeine Methode, wo wir didn8217t müssen die 8216Real Statistic Resource Pack8217 herunterladen, um den letzten Teil dieser Logistic Regression zu lösen. Was bedeutet das, versuchen, mit normalen Excel Regression Tools zu lösen. Tut mir leid, wenn meine Frage keinen Sinn macht, habe ich keine Möglichkeit, dies mit den Standard-Excel-Regressionsfähigkeiten zu tun. Es kann mit Excel8217s Solver wie auf der Website beschrieben durchgeführt werden. Charles Danke für deine Antwort. Wirklich, da8217s kein signifikanter Unterschied zwischen Solver-Methoden-Ergebnissen und Newton8217s Methode Ergebnisse (offensichtlich sind sie nicht gleich). Also, in meinem Fall, mit Newton8217s Methode ist genug. Ich werde die Informationen auf der Webseite überprüfen, mit dem Ziel der Erkennung von Redundanz (ich vermute, dass zwei meiner sechs unabhängigen Variablen die gleichen Informationen zu meinem Modell bringen und beide signale Beta-Werte im Zweifelsfall haben, werde ich beide Variablen beibehalten) . Vielen Dank für Ihren Vorschlag. William Agurto sagt: Logistische Regression automatisch gute Ergebnisse bei der Verwendung von Newton8217s Methode, aber that8217s nicht der Fall bei der Verwendung von Excel8217s Solver: Der Benutzer müssen Parameter in Solver eingeben, um die Regression zu beenden und um Ergebnisse zu erhalten. Es wird besser sein, den VBA-Code zu ändern, mit dem Ziel, den Excel8217s Solver ohne user8217s-Intervention mit den folgenden VBA-Funktionen automatisch auszuführen: SolverOK (zur Einstellung aller Parameter) und SolverOptions (für die Angabe, dass die Werte nicht negativ sein müssen). Die VBA-Hilfe zeigt, wie Sie diese Funktionen nutzen können. Bellow there8217s ein Beispiel, wie man sie benutzt (es wurde aus VBA-Hilfe extrahiert, spanische Sprachversion englische Version verwendet das gleiche Beispiel). 8216 Ejemplo En este ejemplo se establece la opcin Precisin en 0,001. (8220C4: E68221) SolverAdd CellRef: Bereich (8220F4: F68221), Relation: 1, FormulaText: 100 SolverAdd CellRef: Range (8220C4: E68221) SolverAdd CellRef: Range (8220F4: F68221), Relation: 1, FormulaText: 100 SolverOK SetCell: Range (8220TotalProfit8221), MaxMinVal: 1, ByChange: : Range (8220C4: E68221), Relation: 3, FormulaText: 0 SolverAdd CellRef: Range (8220C4: E68221), Relation: 4 SolverSolve UserFinish: False SolverSave SaveArea: Range (8220A338221) 8216 Ich hoffe, dass dieser Vorschlag hilfreich ist. William Agurto PD: Ich lief logistische Regression, checking 8220Raw parameters8221 Option und mit 6 Variablen. In beiden Newton8217s Methode Fall und Solver8217s Fall konnte ich nicht sehen, die Spalte 8220HL Stat8221 neben der Spalte 8220Correct8221. Ich frage mich, ob es passiert, weil meine Daten haben sechs Variablen und nicht nur eine als Ihr Beispiel, oder weil ich 8220raw data8221 Option statt 8220summary data8221 verwendet. Ich hoffe, dass Sie diese Fragen beantworten können. Vielen Dank. Vielen Dank für all Ihre nachdenklichen Kommentare. In Bezug auf Solver, schlagen Sie vor, dass, um Solver erfolgreich zu verwenden, muss der Benutzer (oder VBA) Parameter über diejenigen hinausgehen, die ich auf der Website angegeben habe, insbesondere diejenigen, die im Rahmen der constraints8230 Felder bezüglich HL Stats angegeben sind Etwas, das ich gerade in Release 2.4 hinzugefügt habe. Anyone using an earlier version won8217t see this column. You can check the release by entering the function VER(). In any case I just ran Logistics Regression with 6 independent variables, checking 8220Raw data8221, and did see the HL Stats column. William Agurto says: Thank you for you answer. Regarding your first comment (Solver): I mean that when I use Newton method (in my case: 6 variables, 8220raw data8221), filling all parameters: (a) Input range, (b) check in the option 8220headings included in data8221, (c) check in the option 8220raw data8221, (d) check in the option 8220Use Newton method8221, (e) number of iterations100, (f) output range, an (g) press OK, I directly obtain the regression results (betas, odds ratios, and so on). But that is not the case when I use Solver method: The result set all betas at zero value (beta i 0), and a message appears (a text bellow all the tables), with and indication to finish the regression: Now use Excel8217s Solver as follows to complete the analysis: 8211 Set Objectives: sum of LL To: Max 8211 By Changing Variable Cells: Coeff range 8211 Make Unconstrained Variabes Non-Negative: uncheck this option 8211 Select a Solving Method: GRG Nonlinear Instead of that, is possible to automatically run Solver and directly obtain beta values only introducing the correct rutine in your VBA code, using 8220SoverOk8221 and 8220SolverOptions8221 functions. In that case, the user doesn8217t need to introduced parameters to Solver, because VBA automatically calls 8220SolverOK8221 and 8220SolverOptions8221 to obtain beta values. If you do that, user can choose the method (Newton8217s method or Solver method) and obtain results without any additional intervention (that8217s not currently the case for Solver method: user have to introduce parametes to Solver to obtain the final result). Regarding HLStats: Thank you very much. I8217ll prove the release 2.4. Additional question: Are you thinking about add a routine in logistics regression to detect redundant data In my case, I suppose that one of my six variables is redundant, but I have no statistical method to prove that. William Agurto says: I had to correct some sentences in my prior message. Here the correct message. Grüße. Thank you for you answer. Regarding your first comment (Solver): I mean that when I use Newton method (in my case: 6 variables, raw data), filling all parameters: (a) Input range, (b) check in the option headings included in data, (c) check in the option raw data, (d) check in the option Use Newton method, (e) number of iterations100, (f) output range, and (g) press OK, I directly obtain the regression results (betas, odds ratios, and so on). But that is not the case when I use Solver method: The result set all betas at zero value (beta i 0), and a message appears (a text bellow all the tables), with and indication to finish the regression: Now use Excels Solver as follows to complete the analysis: 8211 Set Objectives: sum of LL To: Max 8211 By Changing Variable Cells: Coeff range 8211 Make Unconstrained Variabes Non-Negative: uncheck this option 8211 Select a Solving Method: GRG Nonlinear Instead of that, is possible to automatically run Solver and directly obtain beta values only entering the correct rutine in your VBA code, using SoverOk and SolverOptions functions. In that case, the user doesnt need to enter parameters to Solver, because VBA automatically calls SolverOK and SolverOptions to obtain beta values. If you do that, user can choose the method (Newtons method or Solver method) and obtain results without any additional intervention (thats not currently the case for Solver method: user have to enter parametes to Solver to obtain the final result). Regarding HLStats: Thank you very much. Ill prove the release 2.4. Additional question: Are you thinking about add a routine in logistics regression to detect redundant data In my case, I suppose that one of my six variables is redundant, but I have no statistical method to prove that. Thanks for your clarification. The reason why I provide the Solver approach is for people who don8217t want to use VBA software. These people can copy one of the logistic regression worksheets from the Real Statistics Examples Worksheet and use Solver to find the coefficients. For everyone else I provided the Newton approach, which is completely automated. Is there any advantage of the Solver VBA solution given that I already offer a Newton VBA solution The objective of webpage real-statisticslogistic-regressioncomparing-logistic-regression-models is to test whether any of a model8217s independent variables is 8220redundant8221, i. e. doesn8217t make a significant contribution to the model. I have not created software for doing this yet, but I will likely do so shortly. For now you could copy the approach used on that webpage. About the XLStart Folder in Microsoft Excel First, there are really two Excel Startup folders. One is created by default when you install the application. Its name is XLStart. The other is created if you go to Tools Options, General tab, and enter a location in the At startup. box, shown empty, below. Tip: Heres where the trouble starts. In prior versions of Excel, it was simply referred to as Alternate Startup folder, which could be very confusing, and people would enter My Documents and other paths in there. Then, when Excel starts up the next time, it tries to open all those files. Ouch So, whats it for Suppose you are on a network, and the IT department has a macro file from which they want all users to be able to use the macros. They can tell everyone to put a network path in the At Startup box, and they put the macro file (and thats all) in that network folder. The XLStart by default is on your PC. If you dont show any path in the At Startup box (or in Alternate Startup Folder in prior versions), then somehow youve placed files in your XLStart folder that dont belong there. Do a search on your hard drive, and find XLStart, and move the files back out of there. The XLStart folder is also where Adobe Acrobat likes to place itself so that you have Print to PDF buttons on your Excel toolbar. OfficeArtilces debuted on May 26, 2005. MrExcel provides examples of Formulas, Functions and Visual Basic procedures for illustration only, without warranty either expressed or implied, including but not limited to the implied warranties of merchantability andor fitness for a particular purpose. The Formulas, Functions and Visual Basic procedures on this web site are provided as is and we do not guarantee that they can be used in all situations. Access, Excel, FrontPage, Outlook, PowerPoint, Word are registered trademarks of the Microsoft Corporation. MrExcel TM is a registered trademark of Tickling Keys, Inc. All contents 1998-2014 by MrExcel Consulting All rights reservedExcel Spreadsheets for Binary Options This article introduces binary options and provides several pricing spreadsheets. Binäre Optionen geben dem Eigentümer eine feste Auszahlung (die nicht mit dem Preis des Basiswerts variiert) oder gar nichts. Die meisten Binärwahlen sind im europäischen Stil, diese werden mit geschlossenen Gleichungen, die aus einer Black-Scholes-Analyse abgeleitet sind, mit der Auszahlung, die bei Verfall bestimmt wird, festgesetzt. Cash oder Nichts amp Asset oder Nichts Optionen Binäre Optionen können entweder Cash oder Nichts oder Asset oder Nichts Ein Bargeld oder nichts Call hat eine feste Auszahlung, wenn der Aktienkurs über dem Ausübungspreis bei Verfall liegt. Ein Bargeld oder nichts hat eine feste Auszahlung, wenn der Aktienkurs unter dem Ausübungspreis liegt. Wenn der Vermögenswert nach Ablauf des Streiks über den Streik handelt, ist die Auszahlung eines Vermögenswertes oder oder kein Aufruf gleich dem Vermögenspreis. Umgekehrt hat ein Vermögenswert oder nichts eine Auszahlung, die dem Vermögenspreis entspricht, wenn der Vermögenswert unter dem Ausübungspreis handelt. Diese Excel-Kalkulationstabelle Bargeld oder Nichts amp Asset oder Nichts Optionen Zwei-Asset Cash-oder-Nichts-Optionen Diese Binäroptionen werden über zwei Assets veranschlagt. Sie haben vier Varianten, basierend auf der Beziehung zwischen Spot - und Streik-Preisen. hoch und hoch . Diese zahlen nur, wenn der Ausübungspreis beider Vermögenswerte unter dem Kassakurs beider Vermögenswerte liegt. Diese zahlen nur, wenn der Kassakurs eines Vermögenswertes über seinem Ausübungspreis liegt und der Kassakurs des anderen Vermögenswertes unter seinem Ausübungspreis Bargeld liegt oder nichts anruft. Diese zahlen einen vorgegebenen Betrag der Spot-Preis beider Vermögenswerte ist über ihrem Ausübungspreis Bargeld oder nichts gesetzt. Diese zahlen einen vorgegebenen Betrag, wenn der Kassakurs beider Vermögenswerte unter dem Streik liegt. Die folgenden Excel-Kalkulationsblattpreise alle vier Varianten mit der von Heynen und Kat (1996) vorgeschlagenen Lösung. C-Brick-Optionen sind aus vier Zwei-Asset-Cash-oder-nichts Optionen aufgebaut. Der Inhaber erhält einen vorgegebenen Bargeldbetrag, wenn der Preis von Asset A zwischen einem oberen und einem unteren Streik liegt und wenn der Preis von Asset B zwischen dem oberen und dem unteren Streik liegt. Supershares Supershare-Optionen basieren auf einem Portfolio von Vermögenswerten mit Aktien, die gegen ihren Wert ausgegeben werden. Supershares zahlen einen vorgegebenen Betrag, wenn der zugrunde liegende Vermögenswert zwischen einem oberen und einem niedrigeren Wert bei Verfall festgesetzt wird. Der Betrag ist in der Regel ein fester Anteil des Portfolios. Supershares wurden von Hakansson (1976) eingeführt und werden mit den folgenden Gleichungen bewertet. Gap Optionen Eine Gap Option hat einen Auslöser Preis, der bestimmt, ob die Option auszahlen wird. Der Ausübungspreis bestimmt jedoch die Größe der Auszahlung. Die Auszahlung einer Gap-Option wird durch den Unterschied zwischen dem Vermögenspreis und einer Lücke bestimmt, solange der Vermögenspreis über oder unter dem Ausübungspreis liegt. Der Preis und die Auszahlung einer europäischen Stil-Gap-Option werden durch diese Gleichungen gegeben, wobei X 2 der Ausübungspreis ist und X 1 der Auslösungspreis ist. Betrachten Sie eine Call-Option mit einem Ausübungspreis von 30 und einem Lückenstreik von 40. Die Option kann ausgeübt werden, wenn der Vermögenspreis über 30 liegt, aber nichts bezahlt, bis der Vermögenspreis über 40 liegt. Download Excel Spreadsheet to Price Gap Optionen Leave A Reply Abbrechen Antwort Wie die Free Spreadsheets Master Wissensbasis Aktuelle Beiträge