Beispiel für Überlagertes Konturdiagramm mit binären logistischen Regressionsmodellen

Ein Finanzanalytiker untersucht die Faktoren, die sich auf die Wahrscheinlichkeit auswirken, dass ein College-Student bestimmte Kreditkarten besitzt. Der Analytiker wählt College-Studenten nach dem Zufallsprinzip für die Teilnahme an einer Umfrage aus. In der Umfrage werden den Studenten Fragen zu ihrer Bildung und ihren Finanzen gestellt.

Der Analytiker möchte für Marketingzwecke Prädiktorwerte identifizieren, die der Grundgesamtheit von Studenten zugeordnet werden können, die mit geringer Wahrscheinlichkeit eine MasterCard-Kreditkarte und mit hoher Wahrscheinlichkeit eine American Express-Kreditkarte besitzen. Der Analytiker passt Modelle der binären logistischen Regression für die American Express-Kreditkarte und die MasterCard-Kreditkarte an, um zu ermitteln, wie die Prädiktoren mit der Wahrscheinlichkeit zusammenhängen, eine dieser beiden Kreditkarten zu besitzen.

Nach dem Anpassen der Modelle sucht der Analytiker mit Hilfe eines überlagerten Konturdiagramms nach Prädiktoreinstellungen, die zu akzeptablen Wahrscheinlichkeiten für beide Kreditkarten führen.

  1. Öffnen Sie die Beispieldaten Kreditumfrage.MTW.
  2. Wählen Sie Statistik > Regression > Binäre logistische Regression > Überlagertes Konturdiagramm aus.
  3. Verschieben Sie unter Antworten die Spalten MasterCard und American Express aus der Liste Verfügbar in die Liste Ausgewählt.
  4. Wählen Sie unter Variablen die Spalte Bar in X-Achse und die Spalte Jährliches Einkommen in Y-Achse aus.
  5. Klicken Sie auf Konturen.
  6. Füllen Sie die Tabellenspalten Tief und Hoch wie unten dargestellt aus, und klicken Sie anschließend auf OK.
    Antwort Tief Hoch
    MasterCard 0 0,2
    American Express 0,8 1
  7. Klicken Sie in den einzelnen Dialogfeldern auf OK.

Interpretieren der Ergebnisse

Minitab verwendet die gespeicherten Modelle, um das überlagerte Konturdiagramm zu erstellen. Der weiße Bereich im Diagramm zeigt die Kombination aus Werten für das jährliche Einkommen und das Bargeld an, die zufriedenstellende angepasste Werte für die Wahrscheinlichkeit liefern, dass die Person die jeweilige Kreditkarte besitzt.

Sie können die Diagramme zusammen mit Zielgrößenoptimierung verwenden, um die besten Werte der Prädiktoren zu bestimmen.

Tipp

Um die Werte der Prädiktoren und der Antwortvariablen für einen beliebigen Punkt in diesem Diagramm zu erläutern, verwenden Sie Markierung festlegen. Um eine Markierung festzulegen, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf das Diagramm, wählen Sie im angezeigten Menü Markierung festlegen aus, und klicken Sie auf den Punkt im Diagramm, den Sie erläutern möchten. Verwenden Sie Prognostizieren, um zu ermitteln, ob diese Punkte ungewöhnlich sind, und um die Genauigkeit der Prognosen zu beurteilen.

Durch Ihre Nutzung dieser Website stimmen Sie zu, dass Cookies verwendet werden. Cookies dienen zu Analysezwecken und zum Bereitstellen personalisierter Inhalte.  Lesen Sie unsere Richtlinien