Ejemplo de Optimizador de respuestas con modelos de regresión logística binaria

Un analista financiero investiga los factores que están asociados con la probabilidad de que un estudiante universitario tenga ciertas tarjetas de crédito. El analista selecciona estudiantes universitarios de manera aleatoria para una encuesta. La encuesta hace preguntas a los estudiantes acerca de su educación y finanzas.

Con fines de marketing, el analista desea identificar valores predictores que estén asociados a la población de estudiantes que presenta una probabilidad baja de tener una tarjeta de crédito MasterCard y una probabilidad alta de tener una tarjeta American Express. El analista ajusta modelos de regresión logística binaria para American Express y MasterCard con el fin de determinar cómo se relacionan los predictores con la probabilidad de tener cada una de estas tarjetas de crédito.

Después de ajustar los modelos, el analista utiliza Optimizador de respuestas para encontrar la configuración de los predictores que produzca probabilidades aceptables para ambas tarjetas de crédito.

  1. Abra los datos de muestra, EncuestaCrédito.MTW.
  2. Elija Estadísticas > Regresión > Regresión logística binaria > Optimizador de respuesta.
  3. En la fila MasterCard, en Meta, seleccione Minimizar.
  4. En la fila American Express, en Meta, seleccione Maximizar.
  5. Haga clic en Aceptar.

Interpretar los resultados

Minitab utiliza los dos modelos almacenados para calcular la configuración de los predictores que optimice los valores de ambas variables de respuesta. La deseabilidad combinada (también conocida como deseabilidad compuesta) de estas dos respuestas es 0.9310, lo que indica una solución excelente, pero no perfecta.

La configuración de los predictores que se muestra en la gráfica está asociada con estudiantes que tienen una baja probabilidad de poseer una tarjeta de crédito MasterCard pero una alta probabilidad de poseer una tarjeta American Express. Esta población de estudiantes tiene un promedio de $62.11 en efectivo y ningún ingreso anual. La salida de la ventana Sesión indica que las probabilidades ajustadas de estos valores son 0.127 para Master Card y 0.9923 para American Express. Los intervalos de confianza indican la precisión de estas predicciones.

Puede ajustar la configuración de las variables de esta solución inicial directamente en la gráfica. Mueva las barras verticales para cambiar la configuración de los factores y ver cómo cambian la deseabilidad individual (d) de las respuestas y la deseabilidad compuesta.

Optimización de respuesta: MasterCard, American Express

Parámetros Respuesta Meta Inferior Objetivo Superior Ponderación MasterCard Mínimo 0 1 1 American Express Máximo 0 1 1 Respuesta Importancia MasterCard 1 American Express 1
Solución American MasterCard Express Ingreso Probabilidad Probabilidad Deseabilidad Solución Efectivo anual ajustada ajustada compuesta 1 62.1124 0 0.126577 0.992297 0.930964
Predicción de respuesta múltiple Valor de Variable configuración Efectivo 62.1124 Ingreso anual 0
Probabilidad EE de Respuesta ajustada ajuste IC de 95% MasterCard 0.127 0.172 ( 0.007, 0.754) American Express 0.9923 0.0322 (0.0323, 1.0000)
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