Binäre logistische Regression

Dieses Beispiel gilt für Healthcare-Modul. Weitere Informationen finden Sie unter www.minitab.com/healthcare-module.

Beispiel

In diesem Arbeitsblatt ist Rechnungsstatus die Antwortvariable. Das Ereignis der Antwortvariablen ist Unbezahlt. Rechnungsbetrag ist ein stetiger Prädiktor, und Leichtigkeit ist ein kategorialer Prädiktor.

C1-T	C2	C3-T
`Rechnungsstatus`	`Rechnungsbetrag`	`Leichtigkeit`
Bezahlt	3006	Hillside Krankenhaus
Bezahlt	3750	Hillside Krankenhaus
Unbezahlt	4060	Wellness Allgemeines Krankenhaus
Bezahlt	3900	Wellness Allgemeines Krankenhaus

Verfahren

Von der Healthcare-KPIs: Unbezahlte Arztrechnungen prognostizieren, wählen Sie Binäre logistische Regression aus, und klicken Sie dann auf OK.
Wählen Sie in der Dropdown-Liste die Option Antwort im binären Antwort-/Häufigkeitenformat aus.
Geben Sie im Feld Antwort die Spalte ein, die die Werte der binären Antwortvariablen enthält. Binäre Variablen sind kategoriale Variablen mit zwei möglichen Stufen, z. B. „Bestanden“/„Nicht bestanden“ oder „Wahr“/„Falsch“. Die Antwortvariable wird auch als y-Variable bezeichnet.
Wählen Sie unter Antwortereignis den Wert aus, der eine unbezahlte Rechnung darstellt.
(Optional) Geben Sie im Feld Häufigkeit die Spalte mit den Anzahlen ein, die den Werten der Antwort- und Prädiktorvariablen entsprechen.
Geben Sie im Feld Stetige Prädiktoren die stetigen Variablen ein, die Änderungen in der Antwortvariablen erklären oder prognostizieren können. Die Prädiktoren werden auch als x-Variablen bezeichnet.
Geben Sie in Kategoriale Prädiktoren die kategorialen Klassifizierungen oder Gruppenzuordnungen ein, z. B. , die erklären oder vorhersagen Leichtigkeit können, ob die Rechnung unbezahlt sein wird. Die Prädiktoren werden auch als x-Variablen bezeichnet.
Klicken Sie auf OK.

Tipp

Weitere Informationen zu dieser Analyse erhalten Sie im Hilfe Hauptdialogfeld.