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.
Puesto que la respuesta es binaria, el analista utiliza la regresión logística binaria para determinar si las variables financieras están relacionadas con la probabilidad de que los estudiantes universitarios tengan una tarjeta de crédito American Express. El analista crea una gráfica basada en el modelo de regresión logística binaria para entender mejor la relación entre los predictores y la probabilidad de que los estudiantes universitarios tengan una tarjeta de crédito American Express.
- Abra los datos de muestra, EncuestaCrédito.MTW.
- Elija .
- En Respuesta, seleccione American Express.
- En Seleccione un par de variables para una gráfica simple, seleccione Efectivo de Eje X y seleccione Ingreso anual de Eje Y.
- Haga clic en Aceptar.
Interpretar los resultados
Minitab utiliza el modelo almacenado para crear la gráfica de superficie. La superficie de respuesta tiene una forma compleja que es difícil de describir. En general, los estudiantes con más dinero en efectivo en su billetera y menores ingresos tienen una mayor probabilidad de tener una tarjeta de crédito American Express. Los estudiantes con una pequeña cantidad de dinero en efectivo tienen una baja probabilidad de tener una tarjeta de crédito American Express, a menos que también tengan un ingreso anual muy alto. Los estudiantes con un ingreso anual más alto tienen una menor probabilidad de tener una tarjeta de crédito American Express, a menos que también tengan una cantidad muy baja o muy alta de efectivo.
