Analitik prediktif
Perpanjangan binary logit model untuk kasus-kasus dimana variabel dependen memiliki lebih dari 2 kategori adalah multinomial logit model. Dalam kasus tersebut runtuh data menjadi dua kategori yang mungkin tidak masuk akal atau dapat menyebabkan kerugian pada kekayaan data. Yang multinomial logit model yang sesuai teknik dalam kasus ini, terutama ketika variabel dependen kategori tidak memerintahkan (untuk
contoh warna seperti merah, biru, hijau). Beberapa penulis telah diperpanjang regresi multinomial untuk menyertakan fitur seleksi/pentingnya metode seperti random multinomial logit.
Model Probit menawarkan alternatif untuk regresi logistik untuk pemodelan kategoris variabel dependen. Meskipun hasil yang cenderung sama, yang mendasari distribusi yang berbeda. Probit model yang populer dalam ilmu-ilmu sosial seperti ekonomi.
Cara yang baik untuk memahami perbedaan utama antara probit dan logit model adalah dengan mengasumsikan bahwa variabel dependen adalah didorong oleh variabel laten z, yang merupakan jumlah dari kombinasi linear dari variabel penjelas dan kebisingan acak istilah.
Kita tidak mengamati z melainkan mengamati y yang mengambil nilai 0 (z  0) atau 1 (jika tidak). Dalam model logit model kita asumsikan bahwa random noise jangka mengikuti distribusi logistik dengan mean nol. Dalam model probit kami berasumsi bahwa ini mengikuti distribusi normal dengan mean nol. Perhatikan bahwa dalam ilmu-ilmu sosial (misalnya ekonomi), probit yang sering digunakan
untuk memodelkan situasi dimana diamati variabel y adalah terus-menerus tetapi mengambil nilai-nilai antara 0 dan 1.
Dalam model probit telah ada lebih lama dari model logit model. Mereka berperilaku sama, kecuali bahwa distribusi logistik cenderung sedikit menyanjung ekor. Salah satu alasan logit model dirumuskan adalah bahwa probit model komputasi sulit karena kebutuhan numerik hitung integral. Komputasi Modern namun telah membuat perhitungan ini cukup sederhana. Koefisien yang diperoleh dari model logit dan probit model yang cukup dekat. Namun, rasio odds adalah lebih mudah untuk menafsirkan dalam model logit model.
Time series model yang digunakan untuk memprediksi atau meramalkan masa depan perilaku dari variabel. Model ini memperhitungkan fakta bahwa titik data yang diambil dari waktu ke waktu dapat memiliki struktur internal (seperti autokorelasi, trend atau musiman variasi) yang harus dipertanggungjawabkan. Akibatnya, standar teknik regresi tidak dapat diterapkan untuk data time series dan metodologi telah dikembangkan untuk menguraikan trend,
musiman dan siklus komponen dari seri. Pemodelan dinamis jalur dari variabel dapat meningkatkan prakiraan sejak diprediksi komponen dari seri dapat diproyeksikan ke masa depan.
Model Time series memperkirakan perbedaan persamaan yang mengandung komponen stokastik. Dua yang biasa digunakan bentuk-bentuk dari model ini adalah model autoregressive (AR) dan moving-average (MA) model. The Box-Jenkins metodologi (1976) yang dikembangkan oleh George Box dan G. M. Jenkins menggabungkan AR dan MA dari model untuk menghasilkan ARMA (autoregressive moving average) model, yang merupakan landasan stasioner analisis time series. ARIMA (autoregressive integrated moving
average model), di sisi lain, digunakan untuk menggambarkan non-stasioner time series. Box dan Jenkins menyarankan pembedaan non-stasioner time series untuk mendapatkan stasioner seri yang ARMA model yang dapat diterapkan. Non-stasioner time series yang telah diucapkan tren dan tidak memiliki konstan jangka panjang berarti atau varians.
Box dan Jenkins mengusulkan tiga-tahap metodologi yang melibatkan identifikasi model, estimasi dan validasi. Identifikasi tahap identifikasi jika seri adalah stasioner atau tidak dan adanya musiman dengan memeriksa plot dari seri, autokorelasi dan parsial autokorelasi fungsi. Dalam estimasi panggung, model diestimasi menggunakan non-linear time series atau maximum likelihood estimation prosedur. Akhirnya validasi tahap melibatkan pemeriksaan diagnostik seperti merencanakan residual untuk mendeteksi outlier dan bukti dari model fit.
Dalam beberapa tahun terakhir model time series telah menjadi lebih canggih dan upaya untuk model bersyarat sifat heteroskedasticity dengan model seperti ARCH (autoregressive conditional sifat heteroskedasticity) dan GARCH (generalized autoregressive conditional sifat heteroskedasticity) model yang sering digunakan untuk financial time series. Selain itu model time series yang juga digunakan untuk memahami antar-hubungan antara variabel-variabel ekonomi yang diwakili oleh sistem persamaan menggunakan VAR (vector autoregression) dan struktural model VAR.
Analisis Survival adalah nama lain untuk time-to-event analisis. Teknik-teknik ini terutama berkembang di kesehatan dan ilmu biologi, tapi mereka juga banyak digunakan dalam ilmu-ilmu sosial seperti ekonomi, serta di bidang teknik (keandalan dan kegagalan analisis waktu).
Menyensor dan non-normal, yang merupakan ciri khas dari kelangsungan hidup data, menghasilkan kesulitan ketika mencoba untuk menganalisis data menggunakan statistik konvensional model seperti multiple regresi linier. Dalam distribusi normalmenjadi distribusi simetris, mengambil positif serta nilai-nilai negatif, tapi durasi yang sifatnya tidak dapat negatif dan oleh karena itu normalitas tidak dapat diasumsikan
ketika berhadapan dengan durasi/kelangsungan hidup data. Oleh karena itu asumsi normalitas model regresi yang dilanggar.
Asumsinya adalah bahwa jika data tidak disensor itu akan menjadi wakil dari populasi yang menarik. Dalam analisis survival, disensor pengamatan timbul setiap kali variabel dependen minat merupakan waktu ke terminal acara, dan durasi dari penelitian ini adalah terbatas dalam waktu.
Konsep penting dalam analisis survival adalah hazard menilai, didefinisikan sebagai probabilitas bahwa peristiwa yang akan terjadi pada waktu t bersyarat pada yang masih hidup sampai waktu t. Konsep lain yang berkaitan dengan bahaya tingkat kelangsungan fungsi yang dapat didefinisikan sebagai probabilitas bertahan untuk waktu t.
Kebanyakan model cobalah untuk model hazard menilai dengan memilih yang mendasari distribusi tergantung pada bentuk fungsi hazard. Distribusi dan fungsi bahaya lereng atas dikatakan telah positif durasi ketergantungan, penurunan hazard menunjukkan negatif durasi ketergantungan konstan sedangkan hazard adalah suatu proses dengan memori biasanya ditandai dengan distribusi eksponensial. Beberapa distribusi pilihan dalam kelangsungan hidup model: F,
gamma, Weibull, log normal, terbalik normal, eksponensial dll. Semua distro ini adalah untuk non-negatif variabel acak.
Durasi model dapat parametric dan non-parametric atau semi parametric. Beberapa model yang sering digunakan adalah Kaplan-Meier dan Cox proportional hazard model (non parametrik).
Secara global optimal klasifikasi tree analysis (PERGI-CTA) (disebut juga hierarki optimal discriminant analysis) adalah generalisasi dari optimal analisis diskriminan yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi model statistik yang memiliki akurasi maksimum untuk memprediksi nilai kategoris variabel dependen untuk dataset yang terdiri dari kategorik dan variabel kontinu. Output dari HODA adalah non-orthogonal pohon yang menggabungkan variabel kategori
dan titik potong untuk variabel kontinu yang menghasilkan maksimum prediksi akurat, penilaian yang tepat Tipe I error rate, dan evaluasi potensi cross-generalisasi dari model statistik. Hirarkis optimal analisis diskriminan dapat dianggap sebagai generalisasi dari fisher's linear discriminant analysis. Optimal analisis diskriminan adalah sebuah alternatif untuk ANOVA (analisis of varians) dan analisis regresi, yang mencoba untuk