4. Неупорядоченный множественный выбор. Мультиномиальная логит-модель.

4.1. Загрузим данные из третьего файла и оценим параметры модели: Модель – Limited dependent variable – Логит – Multinomial

Получаем следующую модель:

4.2. Мультиномиальная логит-модель:

Показатели качества модели:

Количество корректно предсказанных случаев	53%
AIC	590,14
BIC	604,95
HQC	596,07

Проверим значимость модели в целом с помощью теста отношения правдоподобия (Likelihood Ratio test):

Нулевая гипотеза отвергается. Модель в целом значима.

Проверяя значимость отдельных коэффициентов (при проведении z-тестов используем α=0,05), приходим к выводу, что все коэффициенты значимы.

4.3. Используем модель для прогнозирования. Спрогнозируем, как проголосует избиратель со средним ежемесячным доходом Income = 75,25. Расчеты проведем в Excel:

Итак, наиболее вероятно, что такой избиратель проголосует за третью партию.