Binäre logistische Regressionsanalyse

Verwenden Sie Binary Logistic Regression Analysis, um die Beziehung zwischen einer Gruppe von Prädiktoren und einer binären Antwortvariablen zu beschreiben.

Eine binäre Antwortvariable hat zwei mögliche Ergebnisse, z. B. „Bestanden“ oder „Nicht bestanden“. Sie können Wechselwirkungs- und Polynomialterme einbinden, eine schrittweise Regression ausführen, andere Linkfunktionen anpassen und das Modell mit einer Teststichprobe oder der Kreuzvalidierung validieren.

Marketingfachleute eines Frühstücksflockenherstellers untersuchen z. B. die Wirksamkeit einer Anzeigenkampagne für eine neue Frühstücksflockensorte. Die Marketingfachleute können anhand der binären logistischen Regression bestimmen, ob bei Personen, die die Anzeige gesehen haben, eine höhere Wahrscheinlichkeit besteht, dass sie die Frühstücksflocken kaufen. Ein Beispiel finden Sie in der Minitab Hilfe: Beispiel für „Binäres logistisches Modell anpassen“.

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Überlegungen zu Daten

Die Antwortvariable (Y) muss binär sein Eine binäre Antwortvariable hat zwei mögliche Ergebnisse, z. B. „Bestanden“ oder „Nicht bestanden“. Die Prädiktoren können stetig oder kategorial sein Weitere Informationen finden Sie in der Minitab Hilfe: Überlegungen zu Daten für Binäres logistisches Modell anpassen.

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