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WHATAGRAPH 8211 Personalizza amp Visualise Sito Rapporti Whatagraph. Whatagraph aiuta le agenzie di marketing e proprietari di siti web indipendenti per avere una panoramica completa delle prestazioni web utilizzando repo visiva. Ads GoogleFinding regressione logistica coefficienti utilizzando Eccelle Solver Abbiamo ora mostrano come trovare i coefficienti per il modello di regressione logistica con capacità Excel8217s Solver (si veda anche Ricerca obiettivo e Risolutore). Si comincia con l'esempio 1 da Concetti di base della regressione logistica. Esempio 1 (esempio 1 da Concetti di base della regressione logistica continuato): Da Definizione 1 di Concetti di base della regressione logistica. i valori predetti p i per le probabilità di sopravvivenza per ogni intervallo i è data dalla seguente formula: dove x i rappresenta il numero di rem per intervallo i. La statistica log-verosimiglianza come definito nella definizione 5 di Concetti di base della regressione logistica è data da dove y i è il valore osservato per la sopravvivenza in esimo intervallo (cioè y i la frazione di soggetti in esimo intervallo che è sopravvissuto). Dal momento che stiamo aggregando gli elementi del campione in intervalli, si usa la versione modificata della formula, vale a dire dove yi è il valore osservato di sopravvivenza in esimo di intervalli di ricerca e di Noi acquisire queste informazioni nel foglio di lavoro nella figura 1 (in base ai i dati nella figura 2 Concetti di base della regressione logistica). Figura 1 Calcolo della LL basato su un'ipotesi iniziale di coefficienti colonna I contiene i valori rem per ogni intervallo (copia della colonna A ed E). Colonna J contiene la probabilità di sopravvivenza osservata per ogni intervallo (copia della colonna F). Colonna K contiene i valori di ogni p i. Per esempio. cella K4 contiene la formula 1 (1EXP (-O5O6I4)) e inizialmente ha un valore di 0,5 in base alla supposizione iniziale del coefficienti a e b determinata nelle cellule O5 e O6 (che abbiamo fissato arbitrariamente a zero). Cellulare L14 contiene il valore LL utilizzando la formula SOMMA (L4: L13) dove L4 contiene la formula (B4C4) (J4LN (K4) (1-J4) LN (1-K4)), e analogamente per le altre celle della colonna L. ora utilizzare l'attrezzo Eccelle Risolutore selezionando gt dati AnalysisSolver e compilando la finestra di dialogo che appare come descritto nella Figura 2 (vedere Ricerca obiettivo e Risolutore per maggiori dettagli). Figura 2 Excel Risolutore finestra di dialogo Il nostro obiettivo è quello di massimizzare il valore di LL (in L14 cella) modificando i coefficienti (in cellule O5 e O6). E 'importante, tuttavia, per assicurarsi che la marca di variabili non vincolata casella di controllo non negativi non è selezionata. Quando si clicca sul pulsante Risolvi otteniamo un messaggio che Risolutore ha trovato con successo una soluzione, vale a dire che ha trovato i valori di A e B, che massimizzare LL. Noi eleggiamo per mantenere la soluzione trovata e Risolutore aggiorna automaticamente il foglio di lavoro dalla figura 1 in base ai valori che ha trovato per ae b. Il foglio di lavoro risultante è mostrato in Figura 3. Figura 3 Versione rivista della figura 1 sulla base di soluzione risolutori Vediamo che una 4,476,711 mila e B -,00721. Così il modello di regressione logistica è data dalla formula Ad esempio, la probabilità predetta di sopravvivenza quando esposti a 380 rem di radiazione è dato da Pertanto, le probabilità che una persona esposta a 180 rem sopravvive è 15,5 maggiore di una persona esposta a 200 rem . Strumento di analisi reale statistiche dei dati. La risorsa pacchetto reale statistiche fornisce i dati supplementari strumento di analisi di regressione logistica. Questo strumento prende come input una gamma che elenca i dati di esempio hanno seguito il numero di occorrenze di successo e fallimento. Per esempio. per esempio 1 è i dati nella gamma A3: C13 della figura 1. Per questo problema c'era solo una variabile indipendente (numero di rem). Se ulteriori variabili indipendenti sono utilizzati l'input conterrà ulteriori colonne, una per ciascuna variabile indipendente. Mostriamo come utilizzare questo strumento per creare un foglio di calcolo simile a quella in Figura 3. Prima premere Ctrl-m per visualizzare il menu di Statistica dati reali strumenti di analisi e scegliere l'opzione di regressione. Questo a sua volta aprirà un'altra finestra di dialogo. Scegliere l'opzione di regressione logistica e premere il pulsante OK. Ciò fa apparire la finestra di dialogo mostrata nella Figura 4. Figura 4 Finestra di dialogo per la regressione logistica strumento di analisi dei dati Ora selezionare A3: C13 come campo di ingresso (vedere Figura 5) e poiché questo dato è in forma sintetica con intestazioni di colonna, selezionare il riepilogo Data Option per il formato di input e verificare intestazioni incluso con i dati. Quindi selezionare il Risolutore come il tipo di analisi e mantenere, rispettivamente, i valori di 0,05 e 0,5 Alpha e classificazione Cutoff di default. Infine, premere il pulsante OK per ottenere l'output mostrato nella Figura 5. Figura 5 Uscita da strumento di regressione logistica Questo strumento prende come input una gamma che elenca i dati di esempio hanno seguito il numero di occorrenze di successo e fallimento (questo è considerato il riepilogo modulo). Per esempio. per esempio 1 è i dati nella gamma A3: C13 di figura 1 (ripetuto in figura 5 nelle stesse cellule). Per questo problema c'era solo una variabile indipendente (numero di rem). Se ulteriori variabili indipendenti sono utilizzati l'input conterrà ulteriori colonne, una per ciascuna variabile indipendente. Si noti che i coefficienti (gamma Q7: Q8) sono impostati inizialmente a zero e (cella M16) è calcolato essere -526,792 (esattamente come in Figura 1). L'uscita dallo strumento di analisi dei dati di regressione logistica contiene anche molti campi che verranno spiegate in seguito. Come descritto nella Figura 2, ora possiamo utilizzare lo strumento Eccelle Risolutore per trovare il coefficiente di regressione logistica. Il risultato è mostrato in Figura 6. Si ottiene gli stessi valori dei coefficienti di regressione, come abbiamo ottenuto in precedenza in figura 3, ma anche tutte le altre celle vengono aggiornati con i valori corretti pure. Figura 6 uscita riveduta da Risolutore Bob Francesco dice: Ho appena scaricato le statistiche reali e messo in Excel. In passato, ho usato risolutore per determinare potenze per le squadre NFL con lo scopo di determinare una vera diffusione del punto e totale per le scommesse sullo sport. Tuttavia, utilizza risolutore regressione lineare e mentre si fa un buon lavoro, credo che una catena di Markov regressione logistica può essere una soluzione più dinamica. So che i principali sport di scommesse sindacati usano la regressione logistica per questi scopi, ma ovviamente non rivelerò come lo fanno. Quello che voglio realizzare è avvicinarsi a questo. questo può essere fatto in excel con il pacchetto reali statistiche Ho anni di dati e statistiche e quello che voglio realizzare è quello di tasso di potere queste squadre NFL, determinare ogni campo squadre di casa vantaggio, e, infine, prevede un punteggio finale. Inoltre, è necessario rendersi conto, io non sono uno di questi statistici MIT. Non sono mai andato a scuola per le statistiche. Ma so statistiche sportive e il modo in cui sono valutati quando si tratta di scommesse sportive. Come potrei fare per determinare la precedenza in Excel utilizzando il pacchetto realstats. Se mi si potrebbe aiutare sarei grato per sempre. Se questo è un grande progetto, capisco il vostro tempo è prezioso. Solo bisogno di essere sottolineato nella giusta direzione. Bob, non ho cercato di attuare questo tipo di approccio me stesso utilizzando la regressione logistica, ma è abbastanza facile da usare lo strumento di analisi dei dati reali Statistiche regressione logistica, e quindi suggerisco che si avvia da solo giocando intorno con esso per vedere come lavori. Sono disponibile a rispondere alle domande. Charles Grazie mille per i vostri strumenti statistici e di fornire utile esempi pratici. Sei in un campionato di tua scelta. La combinazione di conoscenza statistica complesso con la creazione di semplice da usare strumenti non è poco sto lavorando su un problema per il quale vorrei richiedere la vostra guida. Sto cercando di determinare come voto delle prestazioni è legata al sesso e livello posizione nella nostra organizzazione. Io parto dal presupposto che io lavoro con un modello ordinale in quanto i feedback vanno da 1 (non ha soddisfatto, cioè brutta prestazione) a 5 (superato, cioè prestazioni eccellenti). Il genere è male0, female1 e, il livello è 0 a 4. Quale approccio di regressione dovrei usare, binario o multinomiale I dati si presenta così: Genere Livello 1 2 3 4 5 Totale 167 790 00 16 377 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 3 0 2 1 39 28 20 89 1 4 0 0 10 10 8 28 Marc, se la variabile dipendente assume solo due valori (ad esempio, maschio o femmina), quindi utilizzare binario regressione logistica. Se la variabile dipendente prende un piccolo numero di valori superiore a due (ad esempio Nord America, Europa, Asia), quindi utilizzare multinomiale regressione logistica. Charles Ciao Carlo, questo fornisce una grande introduzione, grazie per aver messo nel tempo per elaborare, e da tutti i commenti il ​​tuo blog è spento assistenza a molti lettori. Ho un domande quando si introduce una variabile secondaria, diciamo età nel tuo esempio. Ho fatto con la creazione di una tabella secondaria di valori categoriali, e seguito lo stesso metodo. Ho creato 8216a8217, 8216b8217, e 8216c8217 e impostato a zero. Così ora ho due tabelle simile alla Fig 1 (cioè. Tutti i valori PI sono 0.5 8211 perché ABC0 attualmente) Ora, per pitable1 io uso la seguente equazione 1 (1exp (-a-bt1x) Per pitable2 io uso la seguente equazione 1 (1exp (-a-ct2x) Quando vado al risolutore, e dico che voglio per massimizzare i due valori LL, cambiando 8216a8217, 8216b8217 e 8216c8217, ottengo un errore che dice 8220Objective cellulare deve essere una cella obiettiva sul datasheet8221. nella mia casella 8220Set Objective8221 ho cella LLtable1 cella LLtable2 ho messo in una formula per risolvere pi greco nel dispiace Luca, ma ho don8217t completamente seguo ciò che si sta cercando di fare. Inoltre si commento è incompleta e termina con 8220I hanno messo in un formula per risolvere pi in the8221. sembra che si sta tentando di massimizzare due celle in una sola volta. doesn8217t Risolutore fare questo, anche se probabilmente si può trovare un modo per combinare la massimizzazione dei due valori in una sola. Charles Caro Dr. Charles, ho cercato il tuo strumento di regressione logistica usando i set di dati di seguito. Questo set di dati è parte del famoso dati di Fisher impostati per iris. Il risultato binario si chiama Tipo e appare nell'ultima colonna. Le prime quattro colonne sono iris proprietà. Ho deciso di utilizzare lo strumento di regressione logistica con una sola variabile indipendente alla volta. Per SL e tipo, i coefficienti di uscita vanno bene. Stesso è il caso per la SW e tipo. Tuttavia, se provo PL e digitare o PW e tipo, il programma si lamenta VALUE è tutte le cellule, tra cui p-Pred. Il mio sospetto è che, come il computer cerca lo spazio parametro per determinare i coefficienti, il logit a volte ottenere grandi, e Excel non sa come gestire i numeri di là circa. exp (710). Per favore fatemi sapere cosa fare. Grazie. PW PL SW SL di tipo 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 Il problema sembra essere diverso. Per il caso di PW e tipo, se PW è 13, allora il risultato è sempre un successo. Non ci sono dati dove PW è compreso tra 6 e 13. Questa situazione banale impedisce il modello da convergere ad una soluzione. In ogni caso, il modello corretto non è dato da un modello di regressione logistica, ma dal successo regola è equivalente a PW 13, la mancata PW Uday dice: Grazie per la risposta pronta. Proprio come lei suggerisce, avevo iniziato utilizzando tutte e quattro le variabili in una sola volta, e ha ricevuto tutte le risposte VALUE. Al fine di identificare il motivo, ho gradualmente ridotto il numero di variabili indipendenti. Proprio come te, ho scoperto che PW e PL sono funzioni passo, e che questa è la fonte del perché lo strumento di regressione logistica (nella sua forma attuale) non è in grado di trovare una soluzione. Da un punto di vista più profondo, una funzione passo è il caso limite della logistica s-curva, così ho guardato in perché Excel non può ottenere una soluzione. Credo che il problema è che il logit a volte ottenere grandi, e Excel non sa come gestire i numeri di là circa. exp (710). Così, quando il calcolo della probabilità, 1 (EXP (-Logit) 1, stavo pensando che un'istruzione IF come IF (E2gt-700, 1 (EXP (-Logit) 1), 1) può funzionare. In ogni caso, sarebbe bello avere uno strumento che funziona per i dati che capita di essere funzioni passo. Uday, hai provato a fare il cambiamento su uno dei fogli di calcolo ha risolto il problema Se è così, farò il cambiamento suggerite. Charles Uday Sukhatme dice : Caro Carlo, mi dispiace non ho avuto di nuovo a voi prima 8211 ma ho sviato in altri problemi, in ogni caso, ho fatto fare il cambiamento di cui sopra e testato migliora notevolmente l'utilizzo dello strumento di regressione logistica, in particolare. per i dati che possono capita di essere vicino al passaggio funzioni. al fine di mantenere il valore Logit di diventare troppo grande o troppo piccolo (che sono entrambi problemi per Excel) nel processo di Risolutore, un ben scelto IF funziona davvero bene. supponiamo di voler mantenere Logit nel range da -30 a 30. Quindi, in pratica dove si ha la dichiarazione 1 (EXP (-Logit) 1) per calcolare l'uscita sul foglio di calcolo, l'ho cambiato a IF (Logitgt30, EXP (- 30), SE (Logitgt-30,1 (EXP (-Logit) 1), 1-EXP (-30))). Questo cambiamento funziona molto bene per il montaggio dei dati di iris Fisher. Uday Caro Dott Zaiontz: I vostri commenti e il componente aggiuntivo funzionato molto bene per il nostro progetto ho una ulteriore domanda: Per uno dei nostri variabili indipendenti, il coefficiente era -0,2987, mentre l'IC 95 per il coefficiente è stato calcolato come (0,39,613 mila , 1,38,896 mila). E 'stato molto tempo da quando ho studiato le statistiche (per cui questo progetto è stata molto coinvolgente), e sono alle prese con il fatto che il limite inferiore dell'intervallo di confidenza per il nostro coefficiente negativo non è negativo. L'IC non sembra includere 0, ma se il limite inferiore sono risultati negativi, ci avrebbe accettato l'ipotesi nulla. Potete aiutarmi a capire Grazie Annabel Annabel Caro, suona come qualcosa isn8217t ragione. Il CI per un coefficiente dovrebbe contenere il valore del coefficiente. Se mi mandi il foglio di calcolo in cui avete ottenuto questo risultato, posso cercare di capire cosa è successo. Charles I8217m abbastanza nuovo a tutto questo cosa regressione logistica. La mia domanda, c'è qualche metodo in cui abbiamo didn8217t necessario scaricare il Statistica Resource Pack8217 8216Real per risolvere l'ultima parte di questa regressione logistica. Il che significa che, cercare di risolvere con normali strumenti di regressione Excel. Scusate se la mia domanda non ha alcun senso mi don8217t so alcun modo di fare questo con le funzionalità di regressione standard di Excel. Esso può essere fatto utilizzando Excel8217s Risolutore come descritto nel sito. Charles. Grazie per la tua risposta. In realtà, there8217s alcuna differenza tra signicant Risolutore metodo risultati e risultati del metodo Newton8217s (ovviamente, non sono uguali). Così, nel mio caso, utilizzando il metodo Newton8217s è sufficiente. Passerò in rassegna le informazioni contenute nella pagina Web, con lo scopo di rilevare la ridondanza (ho il sospetto che due dei miei sei variabili indipendenti portare le stesse informazioni per il mio modello, ed entrambi hanno valori di beta significativi in ​​caso di dubbio, io preservare entrambe le variabili) . Grazie mille per il suggerimento. William Agurto dice: regressione logistica gests automaticamente buoni risultati quando si utilizza il metodo Newton8217s, ma non that8217s il caso quando si utilizza Excel8217s Risolutore: l'utente deve inserire i parametri in Risolutore per terminare la regressione e per ottenere risultati. Sarà meglio per modificare il codice VBA con lo scopo di automaticamente eseguito Excel8217s Risolutore senza l'intervento user8217s, utilizzando le seguenti funzioni VBA: SolverOK (per impostare tutti i parametri) e SolverOptions (per indicare che i valori don8217t bisogno di essere non negativo). aiuto VBA mostra come è possibile utilizzare tali funzioni. Bellow there8217s un esempio di come usarli (è stato estratto da aiuto VBA, versione in lingua spagnola versione inglese utilizza lo stesso esempio). 8216 Ejemplo En este ejemplo se establece la opcin Precisin en 0,001. Fogli di lavoro (8220Sheet18221).Activate SolverReset SolverOptions precisione: 0.001 SolverOK SetCell: Range (8220TotalProfit8221), MaxMinVal: 1, ByChange: Gamma (8220C4: E68221) SolverAdd CellRef: Gamma (8220F4: F68221), Rapporto: 1 FormulaText: 100 SolverAdd CellRef : Range (8220C4: E68221), Relation: 3 FormulaText: 0 SolverAdd CellRef: Range (8220C4: E68221), Rapporto: 4 SolverSolve UserFinish: false SolverSave SaveArea: Range (8220A338221) 8216 Spero che questa proposta sia utile. William Agurto. PD: Mi sono imbattuto regressione logistica, il controllo opzione parameters8221 8220Raw, e con 6 variabili. In entrambi i casi il metodo Newton8217s e caso Solver8217s io couldn8217t vedere la colonna 8220HL Stat8221 accanto alla colonna 8220Correct8221. Mi domando se accade perché i miei dati hanno sei variabili e non solo uno come esempio, o perché ho usato l'opzione data8221 8220raw invece di data8221 8220summary. Spero che tu possa rispondere a questa domanda. Grazie. Grazie per tutti i vostri commenti riflessivo. Per quanto riguarda Risolutore, stai suggerendo che, al fine di utilizzare il Risolutore con successo l'utente (o VBA) deve compilare i parametri di là di quelli che ho indicato sul sito web, in particolare quelle nel campo Oggetto ai campi constraints8230 Per quanto riguarda le statistiche HL, questo è qualcosa che ho appena aggiunto nella versione 2.4. 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. Saluti. 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. Le opzioni binarie dare al proprietario un pagamento fisso (che non varia con il prezzo dello strumento sottostante) o niente del tutto. La maggior parte delle opzioni binarie sono in stile europeo, questi sono valutati con le equazioni in forma chiusa derivate da un'analisi Black-Scholes, con il payoff determinato alla scadenza. Contanti o opzioni Niente amp bene o niente opzioni binarie possono essere sia in contanti o niente, o bene o niente Una chiamata contanti o niente ha un payoff fisso, se il prezzo del titolo è superiore al prezzo di esercizio alla scadenza. A contanti o niente put ha un payoff fisso, se il prezzo delle azioni è inferiore al prezzo d'esercizio. Se i mestieri di attività di cui sopra lo sciopero alla scadenza, il payoff di un bene o di chiamata o nulla è pari al prezzo di asset. Al contrario, un bene o niente ha un payoff pari al prezzo di asset se i mestieri di attività al di sotto del prezzo d'esercizio. Questo i prezzi dei fogli di calcolo Excel in contanti o niente amp patrimoniale o opzioni niente Due-Asset Cash-o-niente Opzioni Queste opzioni binarie sono un prezzo tra due beni. Hanno quattro varianti, sulla base del rapporto tra i prezzi spot e strike. sempre più in alto. Questi pagano solo se il prezzo di esercizio di entrambi i beni è inferiore al prezzo spot di entrambi i beni su e giù. Questi pagano solo se il prezzo spot di una attività è superiore al suo prezzo di esercizio, e il prezzo spot dell'altro bene è sotto del suo denaro o nulla chiamata strike price. Questi pagano una quantità predeterminata di prezzo spot dei due beni è sopra il loro denaro prezzo di esercizio o nulla messo. Questi pagano un importo predeterminato se il prezzo spot dei due beni è inferiore al prie sciopero I seguenti prezzi dei fogli di calcolo Excel tutte e quattro le varianti che utilizzano la soluzione proposta da Heynen e Kat (1996). Opzioni C-Brick sono costruiti da quattro opzioni cash-o-niente Due-asset. Il titolare riceve una somma di denaro prestabilita se il prezzo del titolo A è compresa tra un attacco superiore e inferiore, e se il prezzo del titolo B è tra e sciopero superiore e inferiore. opzioni Supershares Supershare si basano su un portafoglio di attività con azioni emesse contro il loro valore. Supershares pagano un importo predeterminato se il sottostante ha un prezzo tra un valore superiore e inferiore alla scadenza. L'importo è di solito una percentuale fissa del portafoglio. Supershares sono stati introdotti dal Hakansson (1976), e sono valutati con le seguenti equazioni. opzione Opzioni Gap A Gap ha un prezzo di attivazione che determina se l'opzione sarà vincita. Il prezzo di esercizio, tuttavia, determina la dimensione della vincita. La vincita di una opzione di Gap è determinato dalla differenza tra il prezzo degli asset e una lacuna, fintanto che il prezzo dell'attività è al di sopra o al di sotto del prezzo d'esercizio. Il prezzo e la vincita di una opzione di stile europeo Gap sono date da queste equazioni in cui X 2 è il prezzo di esercizio e X 1 è il prezzo limite. Consider an call option with a strike price of 30, and a gap strike of 40. The option can be exercised when the asset price is above 30, but pays nothing until the asset price is above 40. Download Excel Spreadsheet to Price Gap Options Leave a Reply Cancel reply Like the Free Spreadsheets Master Knowledge Base Recent Posts