Regresi Opciones Binarias De Datos Logistik

Bienvenido al Instituto de Investigación Digital y SPSS Análisis de Datos Educación Ejemplos de regresión logística ordinal Información de la versión: Código de esta página ha sido probado en IBM SPSS 20. A tener en cuenta: El propósito de esta página es mostrar cómo utilizar varios comandos de análisis de datos. No cubre todos los aspectos del proceso de investigación que se espera que los investigadores a hacer. En particular, no cubre la limpieza de datos y control, la verificación de hipótesis, el diagnóstico de modelos y análisis potenciales de seguimiento. Los ejemplos de regresión logística ordenada Ejemplo 1: Una empresa de investigación de mercados quiere investigar qué factores influyen en el tamaño de sodio (pequeño, mediano, grande o extra grande) que la gente pide en una cadena de comida rápida. Estos factores pueden incluir qué tipo de sándwich se ordenó (hamburguesa o pollo), sea o no papas fritas también están ordenados, y la edad del consumidor. Si bien la variable de resultado, el tamaño de soda, es, obviamente, ordenó, la diferencia entre los distintos tamaños no es consistente. El differece entre pequeñas y medianas es de 10 onzas, entre mediano y grande 8, y entre grande y extra grande 12. Ejemplo 2: Un investigador está interesado en qué factores influyen en la natación olímpica medaling. predictores relevantes incluyen en las horas de entrenamiento, la dieta, la edad, y la popularidad de la natación en el país los atletas casa. El investigador cree que la distancia entre el oro y la plata es mayor que la distancia entre la plata y el bronce. Ejemplo 3: Un estudio analiza los factores que influyen en la decisión de si se debe aplicar a la universidad. jóvenes universitarios se les pregunta si es poco probable, algo probable, o muy probable que se aplican a la universidad. Por lo tanto, nuestra variable de resultado tiene tres categorías. Los datos sobre el nivel de educación de los padres, si la institución de grado es pública o privada, y GPA actual también se recoge. Los investigadores tienen razones para creer que las distancias entre estos tres puntos no son iguales. Por ejemplo, la distancia entre poco probable y algo probable puede ser más corta que la distancia entre un poco probable y muy probable. Descripción de los datos para el análisis de datos a continuación, vamos a ampliar en el Ejemplo 3 en aplicar a la universidad. Hemos simulado algunos datos para este ejemplo y que se pueden obtener aquí. Este conjunto de datos hipotéticos que tiene una variable llamada de tres niveles de aplicación (codificado 0, 1, 2), que utilizaremos como nuestra variable de resultado. También tenemos tres variables que vamos a utilizar como predictores: Pared. que es una variable que indica si 0/1 al menos uno de los padres tiene un título de grado pública. que es una variable 0/1 donde 1 indica que la institución de grado es pública y privada 0, y el PAM. que es el promedio de los estudiantes de grado. Vamos a empezar con las estadísticas descriptivas de estas variables. Los métodos de análisis que se pueden considerar abajo hay una lista de algunos métodos de análisis que pueda haber encontrado. Algunos de los métodos enumerados son bastante razonables, mientras que otros han caído ya sea en desgracia o tienen limitaciones. regresión logística ordenada: el foco de esta página. regresión OLS: Este análisis es problemático porque los supuestos de OLS se violan cuando se utiliza con una variable de resultado no intervalo. ANOVA: Si se utiliza un solo predictor continuo, usted podría quotflipquot el modelo alrededor de modo que, por ejemplo, PAM fue la variable de resultado y aplicar era la variable predictora. Posteriormente, se podría realizar un ANOVA de una vía. Este no es un mal que hay que hacer si sólo tiene una variable predictora (desde el modelo logístico), y es continua. regresión logística multinomial: Esto es similar a hacer regresión logística ordenada, a excepción de que se supone que no hay una orden a las categorías de la variable de resultado (es decir, las categorías son nominales). La desventaja de este enfoque es que la información contenida en el pedido se pierde. regresión probit ordenado: Esto es muy, muy similar a la ejecución de una regresión logística ordenada. La diferencia principal está en la interpretación de los coeficientes. Ordenada de regresión logística Antes de ejecutar nuestro modelo logístico ordinal, vamos a ver si alguno celdas están vacías o extremadamente pequeña. Si hay alguno, podemos tener dificultades para ejecutar nuestro modelo. Hay dos maneras de SPSS que podemos hacer esto. La primera manera es hacer tablas de referencias cruzadas simples. La segunda forma es usar la opción cellinfo en el subcomando / impresión. Debe utilizar la opción cellinfo solamente con las variables predictoras categóricas la mesa será larga y difícil de interpretar si se incluyen los predictores continuos. Ninguna de las células es demasiado pequeño o vacía (no tiene casos), por lo que se ejecutará nuestro modelo. En la sintaxis a continuación, hemos incluido el subcomando enlace logit, a pesar de que es el valor por defecto, sólo para recordarnos a nosotros mismos que estamos utilizando la función de enlace logit. También tenga en cuenta que si no se incluye el subcomando de impresión, sólo se proporciona la tabla Resumen de procesamiento de casos en la salida. En la tabla Resumen de procesamiento de casos, vemos que el número y el porcentaje de casos en cada nivel de nuestra variable de respuesta. Estos números se ven bien, pero que estarían preocupados si tenía un nivel muy pocos casos en el mismo. También vemos que todas las 400 observaciones en nuestro conjunto de datos se utilizaron en el análisis. Menor número de observaciones se habrían utilizado si alguna de nuestras variables tenían valores que faltan. Por defecto, SPSS hace una eliminación según la lista de los casos con valores perdidos. A continuación vemos la tabla Información de ajuste del modelo, lo que da la probabilidad -2 registro para los modelos de sólo intersección y finales. La probabilidad -2 log se puede utilizar en las comparaciones de modelos anidados, pero nos volveremos muestran un ejemplo de eso aquí. En la tabla Estimaciones de los parámetros que vemos los coeficientes, sus errores estándar, la prueba de Wald y p-valores asociados (Sig.), Y el intervalo de confianza del 95 de los coeficientes. Tanto Pared y GPA son públicos estadísticamente significativa no lo es. Así, por comparación. podríamos decir que para un aumento de una unidad en comparación (es decir, pasar de 0 a 1), se espera un aumento de 1,05 en las probabilidades de registro ordenados de estar en un nivel más alto de aplicar. dado todas las demás variables del modelo se mantienen constantes. Para GPA. podríamos decir que para un aumento de una unidad en el GPA. es de esperar un aumento de 0,62 en las probabilidades de registro de estar en un nivel más alto de aplicar. dado que todos los demás variables del modelo se mantienen constantes. Los umbrales se muestran en la parte superior de la salida de estimaciones de los parámetros, y que indican donde se corta la variable latente para hacer los tres grupos que observamos en nuestros datos. Tenga en cuenta que esta variable latente es continua. En general, estos no se utilizan en la interpretación de los resultados. Algunos paquetes estadísticos llaman los puntos de corte umbrales (umbrales y puntos de corte son la misma cosa) otros paquetes, como intercepta informe SAS, que son el negativo de los umbrales. En este ejemplo, las intersecciones serían -2,203 y -4,299. Para más información, por favor consulte las preguntas frecuentes Stata: ¿Cómo puedo convertir Statas parametrización de probit ordenado y modelos logísticos a aquella en la que una constante se estima partir de la versión 15 de SPSS, no se puede obtener directamente los odds ratios proporcionales de SPSS. También se puede usar el Sistema de Gestión de la salida de SPSS (OMS) para capturar las estimaciones de los parámetros y exponenciar ellos, o se puede calcular a mano. Por favor, vea la regresión ordinal de Marija J. Norusis para ver ejemplos de cómo hacer esto. Los comandos para el uso de OMS y el cálculo de los odds ratios proporcionales se muestra a continuación. Para obtener más información sobre el uso de OMS, consulte las preguntas frecuentes SPSS: ¿Cómo puedo salida de mis resultados en un archivo de datos en SPSS Tenga en cuenta que las comillas simples en los corchetes son importantes, y usted recibirá un mensaje de error si están omitido o no balanceada. En la columna de ExpB vemos los resultados que se presentan como odds ratios proporcionales (el coeficiente exponentes). También hemos calculado el intervalo de confianza del 95 inferior y superior. Nos gustaría interpretar éstas más o menos como lo haría odds ratios de una regresión logística binaria. Por comparación. podríamos decir que para un aumento de una unidad en comparación, es decir, que va de 0 a 1, las probabilidades de alta aplican contra el medio combinado y bajas categorías son 2.85 mayor, dado que todos los demás variables del modelo se mantienen constantes. Del mismo modo, se aplican las probabilidades de las categorías medias y altas combinadas versus baja es 2,85 veces mayor, dado que todos los demás variables del modelo se mantienen constantes. Para un aumento de una unidad en el GPA. las probabilidades de las categorías bajas y medias de aplicar frente a la alta categoría de aplicar son 1,85 veces mayor, dado que las otras variables del modelo se mantienen constantes. Debido a la suposición de probabilidades proporcional (ver más abajo para una explicación más detallada), el mismo incremento, de 1,85 veces, se encuentra entre la baja y las categorías combinadas de media y alta aplicar. Una de las suposiciones subyacentes logística ordenada (y ordenada probit) La regresión es que la relación entre cada par de grupos de resultado es el mismo. En otras palabras, ordenó regresión logística supone que los coeficientes que describen la relación entre, por ejemplo, la más baja en comparación con todas las categorías superiores de la variable de respuesta son los mismos que los que describen la relación entre la siguiente categoría más baja y todas las categorías superiores, etc. esto se llama el odds proporcionales asunción o la suposición de regresión paralelo. Debido a que la relación entre todos los pares de grupos es el mismo, sólo hay un conjunto de coeficientes (sólo un modelo). Si este no era el caso, necesitaríamos diferentes modelos para describir la relación entre cada par de grupos de resultados. Necesitamos poner a prueba la hipótesis de probabilidades proporcionales, y podemos usar la opción tparallel en el subcomando de impresión. La hipótesis nula de esta prueba de chi-cuadrado es que no hay diferencia en los coeficientes entre los modelos, por lo que esperamos conseguir un resultado no significativo. La prueba anterior indica que no hemos violado el supuesto de probabilidades proporcionales. Si se violó el supuesto de probabilidades proporcionales, es posible que quiera ir con regresión logística multinomial. Nosotros usamos estas fórmulas para calcular las probabilidades predichas para cada nivel de los resultados, aplique. probabilidades predichas son generalmente fáciles de entender que los coeficientes o las razones de posibilidades. Vamos a calcular las probabilidades predichas utilizando un lenguaje SPSS Matrix. Vamos a utilizar Pared ejemplo con un factor de predicción categórica. Aquí vamos a ver cómo las probabilidades de pertenencia a cada categoría de cambio se aplican a medida que varían Pared y mantenemos la otra variable en sus medios. Como se puede ver, la probabilidad predicha de estar en la categoría más baja de aplicar es de 0,59, si ninguno de los padres tiene una educación de nivel de grado y 0.34 de otra manera. Para la categoría de medio de aplicar. las probabilidades predichas son 0,33 y 0,47, y para la categoría más alta de aplicar. 0,078 y 0,196. Por lo tanto, si ninguno de los padres a los encuestados tienen una educación de nivel universitario, la probabilidad predicha de la aplicación de graduarse de la escuela disminuye. Tenga en cuenta que los intervalos son los aspectos negativos de los umbrales. A continuación, vemos las probabilidades predichas para el GPA a los 2, 3 y 4. Como se puede ver, para cada valor de GPA. la más alta probabilidad predicha es para la categoría más baja de aplicar. lo cual tiene sentido porque la mayoría de los encuestados están en esa categoría. También se puede ver que la probabilidad aumenta previstos tanto para el medio y categorías más altas de aplicar a medida que aumenta el ACP. Cosas a tener en cuenta la predicción perfecta: la predicción perfecta significa que un valor de una variable de predicción se asocia con un único valor de la variable de respuesta. Si esto sucede, por lo general Stata emitir una nota en la parte superior de la salida y bajará los casos para que el modelo puede funcionar. Tamaño de la muestra: ambos ordenados logística y ordenó probit, usando estimaciones de máxima verosimilitud, requiere de suficiente tamaño de la muestra. ¿Qué tan grande es grande es un tema de debate, pero casi siempre requieren más casos que el modelo de regresión. Las celdas vacías o células pequeñas: Se debe comprobar si hay celdas vacías o pequeñas haciendo una tabla de referencias cruzadas entre los predictores categóricos y la variable de resultado. Si una célula tiene muy pocos casos, el modelo puede volverse inestable o podría no funcionar en absoluto. Pseudo-R-cuadrado: No hay análogo exacto de la R-cuadrado que se encuentra en MCO. Hay muchas versiones de pseudo-R-cuadrados. Por favor ver Long y Freese 2005 para más detalles y explicaciones de varios pseudo-R-cuadrados. Diagnóstico: Hacer diagnósticos para los modelos no lineales es difícil, y ordenó a los modelos logit / probit son aún más difíciles que los modelos binarios. Ver también ReferencesRegresi merupakan Salah satu analisi logística multivariante, yang berguna Untuk memprediksi variabel dependiente variabel berdasarkan ind. Pada regresi logística, dependen variabel adalah variabel dikotomi (kategori). Ketika kategori variabel dependennya berjumlah Dua kategori maka digunakan logística binaria, dan ketika dependen variabelnya Lebih dari Dua kategori maka digunakan regresión logística multinomial. Lalu ketika dependen variabelnya berbentuk clasificación, maka disebut dengan ordinal de regresión logística. Konsep Regresi Logistik Regresi Logistik alternativa merupakan uji jika asumsi distribución normal multivariante pada variabel bebasnya tidak bisa terpenuhi ketika Akan dilakukan analisis diskriminan. Clasificación no terpenuhinya asumsi ini dikarenakan variabel bebas merupakan campuran Antara variabel kontinyu (métrica) dan kategorial (no métrica). Misalnya, probabilitas bahwa orang yang menderita Serangan jantung pada waktu tertentu de Dapat diprediksi dari Informasi USIA, merokok kebiasaan, jenis kelamin, dan lainnya. Asumsi Regresi Logistik Regresi Logistik tidak membutuhkan hubungan linier Antara variabel bebas dengan variabel terikat. Regresi logistik de Dapat menyeleksi hubungan karena menggunakan pendekatan no linier ingrese transformasi Untuk memprediksi odds ratio. dentro de un extraño regresi logistik SERING dinyatakan probabilitas sebagai. Misal Odd sebuah Perusahaan de Dapat bangkrut atau berhasil atau extraña seorang anak de Dapat lulo atau tidak pada Ujian Nasional. Variabel bebas tidak memerlukan asumsi multivariante normalidad Asumsi homokedastis tidak diperlukan variabel bebas tidak Perlu dirubah ke bentuk métrica (atau intervalo de relación de Skala) Contoh KASUS de regresión logística de los datos Yang Diberikan Adalah datos Fiktif Bukan datos Sebenarnya, Cuma Sebagai Latihan Uji Statistik Seorang dokter Ingin mengetahui probabilitas seorang pasien terkena penyakit jantung berdasarkan rutinitas kebiasaan merokok dan uSIA datos dikumpulkan dari Catatan Medis sebanyak 30 pasien orang yang melakukan pemeriksaan Kesehatan di RS ABC merokok (1), merokok TDK (0) usia (uSIA dentro de un Año) menú Pada Analizar, Selecciona regresión gtgt binario logística Masukkan variabel sakit ke dependiente, variabel kemudian rokok dan uSIA ke 8220covariate box8221 kemudian, Opciones de Klik, Lalu beri tanda pada Parcelas de clasificación, de Hosmer-Lemeshow GoF, matriz de correlación, dan itteration historia Klik Continuar, kemudian OK HASIL Dan INTERPRESTASI Menilai Modelo apto Untuk menilai el ajuste del modelo de Dapat diperhatikan je de calificación statistik -2LogL yaitu tanpa mengikutsertakan variabel hanya berupa konstanta yaitu sebesar 41.589. Ketika dimasukkan 2 variabel baru maka prediksi je de calificación -2LogL sebesar 16.750. Artinya terdapat penurunan sebesar 41.589 8211 16.750 24.839. Untuk -2LogL Pertama diperoleh je de calificación 41.589 dengan DF1 30-1 29. Nilai ini signifikan pada alfa 5 yang berarti Ho ditolak, artinya modelo tidak ajuste. je de calificación -2LogL Kedua adalah sebesar 16.750 dengan gl2 30-3 27 adalah tidak signifikan pada alfa 5. (Nilai statistik -2LogL di atas dibandingkan dengan je de calificación statistik distribusi x2.), modelo de datos artinya dengan ajuste. Statistik - LogL de Dapat digunakan Untuk menentukan apakah jika variabel bebas dimasukkan dentro de un modelo de Dapat secara signifikan modelo mempengaruhi. dengan selisih 24.839 Dan DF (DF1-df229-272) maka menunjukkan Angka ini signifikan pada alfa 5. Hal ini berarti Ho ditolak dan Modelo de datos dengan ajuste. Cox n Snell8217s R Square adalah ukuran pengaruh bersama yaitu sebesar 0,563 Dan je de calificación Nagelkerke R Square adalah sebesar 0.751. dengan demikian de Dapat disimpulkan bahwa kemampuan variabel bebas menjelaskan modelo adalah sebesar 75.10. Selanjutnya, Hosmer y Lemeshow8217s GoF dilakukan Untuk menguji hipotesis. Jika sig lt 0,05 maka Ho ditolak yang berarti ada perbedaan signifikan Antara modelo dengan je de calificación observasinya. Jika gt sig 0,05 maka Ho diterima, artinya tidak ada perbedaan Antara modelo dan je de calificación observasinya. statistik Hosmer y Lemeshow8217s GoF diperoleh sebesar 0,594 (0,05 GT) sehingga de Dapat dinyatakan bahwa datos de ajuste del modelo dengan. Hosmer y Lemeshow8217s GoF juga menghasilkan je de calificación 6.475 probabilitas dengan sebesar 0594 sehingga de Dapat disimpulkan modelo bahwa datos de ajuste dengan. Estimasi Parámetro dan Interprestasi Estimasi máximo likehood modelo de parámetros de Dapat dilihat variables de salida dari pada tabel en la ecuación. Regresión logística de Dapat kemudian dinyatakan: Ln P / P-1 -11.506 5.348 0.210 Rokok Usia. Variabel bebas kebiasaan merokok signifikan dengan probabilitas sebesar 0,004 (0,05 lt) dan variabel USIA juga signifikan dengan probabilitas 0,032. dengan memperhatikan persamaan ini maka de Dapat diinterprestasikan SBB: Log de probabilidades seseorang rokok terkena secara positif berhubungan dengan. Probabilitas UALT 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 merokok tidak. Jika variabel rokok dianggap konstan, maka probabilitas seseorang terkena Serangan jantung adalah sebesar 0.210 pada setiap kenaikan satu Año USIA. Jika Rokok dianggap konstan, maka seseorang memiliki probabilidades terkena penyakit jantung adalah sebesar 1.233 Untuk setiap penambahan USIA. Sementara jika USIA bernilai konstan maka probabilidades seorang terkena penyakit jantung adalah sebesar 210.286 Untuk perokok dibandingkan dengan yang tidak merokok. Hasil tasa de clasificacion general adalah sebesar 90,0 pada de corte 50 Pertama. Variabel Rokok dan USIA memiliki hubungan positif probabilidades dengan penyakit jantung Kedua. Jika USIA bernilai konstan, maka Seorang perokok memiliki probabilidades terkena penyakit jantung sebesar 5.384 kali Lebih besar dibanding yang tidak merokok Ketiga. Jika rokok bernilai konstan, maka probabilidades seorang terkena penyakit jantung adalah sebesar 0.210 pada setiap penambahan USIA. Cuma diingatkan8230.data yang Diberikan Adalah datos Fiktif Bukan datos Sebenarnya, Cuma Sebagai Latihan Uji Statistik Imam Ghozali. 2009. programa dengan Aplikasi Análisis multivariado SPSS. Semarang BP: UNDIP, Hal. 261-275Binary Opciones Opciones binarias son los más populares instrumento comercial en la plataforma plusoption. Es de lejos la herramienta más fácil para el comercio, especialmente para los principiantes. Usted puede operar con mucha facilidad, en sólo tres pasos. Solo tiene que elegir el recurso que desea para el comercio, se introduce la cantidad que desea invertir y usted decide si el precio del activo estará por encima o por debajo en el momento de su expiración. En caso de que elija una fecha de caducidad que está muy cerca de la hora actual, la transacción no puede ser completada. En tal caso, tendrá que elegir un tiempo de caducidad posterior. Esta categoría específica de opciones difiere de los otros con respecto al tiempo de caducidad, como vencimientos disponibles se refieren al mismo día. Por ejemplo, si el precio del oro se encuentra actualmente en 1.500 dólares por onza, va a subir o bajar de las 5:00 PM El comerciante no compra un activo, sólo se predice la dirección del mercado. Una predicción correcta se traduce en un comercio en-el-dinero. No se han encontrado con ese id widget No encontrado con que PlusOptions id equipo de agentes widget es a su servicio para que usted pueda tomar las decisiones comerciales más fundamentadas y para ayudar a optimizar su cartera. Los clientes registrados pueden negociar divisas, materias primas, índices y acciones con nuestra plataforma de última generación y software de comercio seguro. Los precios de las opciones que aparecen en esta página web son los precios que PlusOption está dispuesto a ofrecer las opciones y no necesariamente los precios en tiempo real para estos activos subyacentes. PlusOption está dirigido y operado por Tradeplus Solutions Ltd (Islas Marshall). Acv Operaciones SRL (. Bucarest, 17 calle Baba Novac, bl G13, segunda entrada, Planta Baja, Suite 45, distrito 3, Rumanía) sirve como un servicio de pago por Tradeplus soluciones Ltd. divulgación supportplusoption 447874406865 Riesgo: Las opciones binarias de comercio implica riesgo importante . Es muy recomendable que lea nuestros Términos amp Condiciones. Aunque el riesgo cuando el comercio de opciones binarias es fijo para cada comercio, los oficios son en vivo y es posible perder una inversión inicial, sobre todo si un operador elige colocar toda su inversión para una sola operación en vivo. Es muy recomendable que los comerciantes optan por una estrategia de manejo de dinero que limita las operaciones consecutivas totales o investment. We pendiente total se enviaron un regalo precioso de Bicicletas Brilliant el mes pasado, por lo que decidimos hacer la única lógica thinggive a la basura en una búsqueda del tesoro la tensión era alta como previeron cuando se oculta la moto. Por último, a las 2 de la tarde del miércoles. la caza y la gente empezó a correr alrededor del edificio en busca de la moto. Se encontró con bastante rapidez por la suerte de Tony Gambino. Gracias, brillante, para la moto hermosa, y felicitaciones, Tony La semana pasada el director creativo, Alvaro Sotomayor celebró su 20 aniversario de trabajar en WK Amsterdam. Descrito como un festival de un hombre, un caminar antidepresivo y un hombre que habla en emociones, lvaro es sin duda el alma de la agencia. Con motivo de su aniversario le hizo una fiesta sorpresa masiva, que comenzó en el jardín, continuamos en nuestro barco y terminamos con la agencia de bailar toda la noche en una fiesta de temática tropical en Ámsterdam Pllek. Hubo piñas, plátanos pia inflables gigantes y familiares sorpresa y amigos de todo el mundo. Todo en honor a nuestro querido Alvaro. Pero eso no es todo. Durante sus veinte años Álvaro ha tenido un impacto significativo dentro de la agencia y en Ámsterdam escena creativa más amplia, lo que le ha establecido firmemente como una figura decorativa, y el embajador de la industria creativa citys. Fundador WKS programa de incubadoras Los Kennedy, convirtiéndose en la primera publicidad no holandés nacido creativa que se instalará en ADCNs prestigioso Salón de Honores y usar su arte para ayudar a la prohibición de las corridas de toros en España, son sólo algunos de sus muchos logros. Así que lo nominó para el premio Andreas un honor oficial por parte del Ayuntamiento de Ámsterdam otorgado a los individuos por sus logros excepcionales en el ámbito de los deportes, el arte, la política, los medios de comunicación o la educación en la ciudad de Ámsterdam, con influencia demostrado más allá de la ciudad y las fronteras nacionales. En una última sorpresa, Alvaro se presentó con la medalla de Andreas en Pllek por regidor del Ayuntamiento de Ámsterdam, Pieter Litjens. Una vez que se dio cuenta de que el premio era de verdad y Pieter no era una stripper Alvaro tenía esto que decir: Me humilla a ser reconocido oficialmente con este premio y para la vida diaria mi lema: Vive por el amor. El amor cambia un día mundano en un día vale la pena estar vivo para. Quiero dar las gracias a mi familia y mis amigos para mi fiesta de aniversario 20 de la sorpresa y para revertir los papeles por un día. Sentí el amor ¿Quieres ver más de Alvaro A continuación se muestra un extracto del correo electrónico que envió alrededor de la oficina en su Amsterversary y antes de saber lo que le esperaba a él más tarde en el día Era septiembre de 1995, cuando volé desde el aeropuerto de Maui , a LAX y de allí a Amsterdam para entrevistar a una agencia de la puesta en marcha de América introducción de Nike para el continente europeo. Como era mi primera entrevista de trabajo oficial que llevaba mi súper mosca verde de terciopelo traje de tres piezas y un bronceado tan profundo como Jay-Z. Llegué a la pintoresca ciudad de Ámsterdam en uno de los días de sol más glorioso verano. Fue 28 grados fuera, así que tal vez el terciopelo no fue la mejor elección del armario. Pero mi otra opción era un poco de traje de bolos de California, así que fui para la elección segura. Veinte años más tarde, hoy en día, el sol todavía brilla y mi vida es increíble. Al estar en una agencia donde el lema es estúpida caminar todos los días se puede imaginar me sentí en casa. Y todavía lo hago, todos los días. Entro estúpida y todavía me enamore de este lugar y todo el mundo en ella. Me identifico con Dori en Buscando a Nemo o peces de colores. Me dan vueltas y vueltas este lugar de pensar es un océano. Me sorprende lo poco que ha cambiado. Y cómo persisten nuestras tradiciones. Pero diablos han cambiado algunas cosas que conseguimos un barco, un bar y mesa de ping pong torneos Este lugar es increíble. Este lugar realmente pone de manifiesto lo mejor de nosotros. Estoy muy emocionado de escribir esto de nuevo en 2035. Creo que podemos hacer creer que hay esperanza en el mundo y los convencen con nuestras sonrisas. Heres a los próximos 20 Alvaro Fotos de Stephania Karathanasi y ver más AQUÍ (Dan Wieden, Co-Fundador de Wieden + Kennedy) El jueves de septiembre de 24 de Wieden + Kennedy, junto con un puñado de otros patrocinadores locales, organizó un 3 mini-acondicionado en Portland, Oregón . El evento de un día consistió en conferencias magistrales, paneles, redes, una sesión de yoga, y por supuesto, cócteles. Haga clic aquí para obtener una visión más detallada de la gama de fantásticas, altavoces inspirados y las participantes. Meron Medhanie, WK estratega, refleja el día. Ellos me ven. 8211 Jamie Curl Confiar en su viaje, la individualidad y su genio, como dijo Intisar Abioto fuerza, es un poco más fácil de hacer cuando está visto, escuchado y comprendido. Pero cuando la gente reconoce su suerte, en lugar de su genio, se borra por completo el talento y el trabajo duro, haciendo que se sienta como un receptor de éxito en lugar de un creador. (Sarah Shapiro, director de cine, director y creador de Lifetime8217s irreal) Sarah Shapiro compartido esto a través de vigor y pasión como ella ha golpeado en un montón de temas tratados en la primera Conferencia Mini 3 en Portland. El primer ser, nunca se debe subestimar el poder que una persona tiene que hacer un cambio. O como dijo Kat Gordon, 8220If algo se rompe en el mundo, puede muy bien ser la persona para fijarlo. Y eso es lo que se propuso hacer. Kat Gordon fundó la Conferencia 3, el establecimiento de una comunidad de mujeres y manbassadors increíbles en el año 2012, después de saber que porcentaje representa el número de directores creativos femeninos en nuestra industria. Desde la organización puso en marcha hace cuatro años, el número de directores creativos mujeres ha aumentado de 3 a 11. Pero estaba claro durante todo el día por lo que todavía theres más trabajo por hacer. Como dijo Vandiver Chelsea mejores, luchas 8220The estaban tratando con son reales. Tratando de superar la barrera de ternura para ser tomado en serio, y esta idea de matrydom para el trabajo, junto con un sentimiento de culpa extrema por no 8220being enough8221 para su trabajo, familia, y usted mismo dio lugar a innumerables conversaciones de cómo te mantienes en cuando se siente como si todo se apilan en contra. La respuesta: Si usted siente que su lo que tiene que hacer, es su pasión, entonces no puedes renunciar. Su el momento en que se suelta una fantasía y se incline hacia el youre que significaba para que avance sucede. Y realmente, eso es el espacio que hemos jugado en todo el día. (Intisar Abioto, fotógrafo, bailarín, escritor, explorador, El Negro de Portland) Hemos escuchado historias de gran alcance acerca de lo que la gente está creando y cómo la gente está cambiando el juego. Las mujeres como Mira Kaddoura y Sarah Shapiro que son intencionales en que se contratan, en lugar de contratar a la persona que se parece a la última persona que contratamos. mujeres valientes que nos desafió a hablar cuando alguien describe a una mujer como washy wishy o emocional, y en lugar de decir cosas como 8220hmm ella piensa realmente en sus pies y es bastante passionate.8221 (DeAngelo Raines, Co-Fundador Director de Arte de servicio y Caridad Stratos, CEO / Fundador de Servicio) por mucho que todos prosperan en un ambiente de apoyo, Tig Notaro nos recordó que la última cosa que quiere es un ambiente seguro. Estar en un ambiente enriquecedor 100, youre no va a crecer realmente. Entonces, ¿cómo encontrar un equilibrio no estoy realmente seguro. Podemos empezar con la creación de un espacio donde todo el mundo puede venir compartir su punto de vista. Y que al abrazar la torpeza, como Tig lo hace con gracia en ponerse de pie. Reconociendo que 8220they no te dan esto, vamos a discutir esto y tener la confianza de que podemos obtener a través de las conversaciones difíciles. O como compartida Caridad Stratos, estar bien con el conflicto 8220healthy para encontrar un nuevo camino común. Dan Wieden añadió somos más poderosos cuando diversa. La mejor manera de resolver un problema es cuando hay múltiples perspectivas en la habitación. La diversidad es la mejor que le puede pasar a la creatividad. Para poner esto en perspectiva, Kat Gordon pidió a la audiencia: Vemos 3.000 anuncios al día que dan forma a la forma en que vemos las cosas en todas las facetas de la vida. ¿Queremos que venga desde un punto de vista o queremos que sea representativa de América WK se ha asociado con la 3 Conferencia de interponer un día inspirador de líderes creativos de la señora de los badass para hablar, colaborar y mentor en PNCA el 24 de septiembre Tig Notaro , stand-up cómico y estrella de HBO Tig Notaro: Boyish muchacha interrumpió. encabezará, junto a Sarah Shapiro, director de cine, director y creador de vidas irreales. La conferencia tendrá una duración de una variedad de comunicaciones industriesfrom creativas para el entretenimiento, alimentos, tecnología y hacedores / fabricantes. Cada altavoz explorará cómo llegaron a donde están y dónde quieren ir de aquí. El evento tiene lugar en PNCAs super-rad nuevo espacio situado en 511 NW Broadway de 8:30 am - 5:30 pm. Conseguir las entradas y los detalles aquí: bit. ly/3percentpdx It8217s septiembre, por lo que eso significa it8217s conmuta la bici mes Desafío aquí en Oregon Una de las muchas ventajas de trabajar en Wieden + Kennedy es que apoyamos a nuestros pasajeros en bicicleta. It8217s Portland, después de todo. La Alianza de Transporte en Bicicleta. un grupo de defensa de la bici sin fines de lucro con sede en Portland, se pone el desafío de la bici conmuta cada mes de septiembre, durante el cual las empresas compiten para tener el mayor porcentaje de desplazamientos en bicicleta. WK siempre está a la vanguardia en el concurso (we8217ll que coger este año, el Reed College). Utilizamos el mes de septiembre para mostrar a nuestros pasajeros en bicicleta más amor por los partidos de alojamiento y talleres, desayunos semanales, y los premios rifar. (Crédito del cartel de Garrett Cerca de Estudio WK) Minggu yang Lalu, saya telah menyampaikan mengenai konsep dari analisis regresi logistik mosquetón. Pada Minggu ini, saya Akan coba melanjutkan pembahasan berkaitan dengan l angkah-nya Langkah pengolahan dengan menggunakan Bantuan programa SPSS. Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut: 1. Programa de LAH Buka SPSS yang Anda Miliki 2. Los datos de entrada nya --gt sebagai Contoh, los datos yang saya gunakan adalah datos latihan dari Buku Análisis de datos categóricos (Alan Agresti, 2007, edisi 2 --gt halaman 132), pada kasus saya variabel penjelasnya ada 2 (Durasi Skala Rasio Dan T dengan Skala nominal) dan variabel terikatnya Y dentro de bentuk nominales (terdiri atas 2 kategori - gt Biner) 3. Selecciona vista opsi variabel. Lalu nombre ubahlah variabel dan etiqueta - nya sesuai dengan kasus Masing-Masing. Saat ini, saya Akan menggubah nama menjadi D, T Dan Y misalnya. Valores Kemudian nya nilainya disesuaikan. Bila berbentuk datos atau ordinal nominal (misalnya Untuk T Dan Y), medir nya diganti dari escala menjadi nominal. 4. Beres Telah datos, kemudian Selecciona opsi Analizar gt gt regresión binaria logística 5. Masukkan Y sebagai variabel dependientes Serta T covariables sebagai Dan D. Untuk Método nya Saat ini saya masih tetap menggunakan entrar. 6. Karena T berbentuk kategorik, maka Harus ditetapkan referencia Categoría nya dengan Cara memilih opsi categórica. Untuk kemudahan interpretasi biasanya saya memilih primera nya referencia Untuk. Artinya setiap kategori Akan diperbandingkan dengan kategori Pertama. Kemudian JANGAN LUPA cambio Selecciona. Klik Continuar. 7. Selecciona opciones. Kemudian centang Hosmer Lemeshow clasificación Dan Dan traza klik continuar. Aceptar Kemudian. De acuerdo. berjudul Untuk Interpretasi Outputnya silahkan Membaca postingan berikutnya yang. Analisis Regresi Logistik (interpretasi). Terimakasih Membaca telah. - Ferdi Fadly -