Utilisez Ajuster le modèle
logistique binaire pour décrire la relation entre un ensemble de prédicteurs et une réponse binaire. Une réponse binaire donne deux résultats possibles, par exemple réussite ou échec. Vous pouvez inclure des termes d’interaction et des termes polynomiaux, effectuer une régression pas à pas, ajuster différentes fonctions de liaison et valider le modèle avec un échantillon de test ou avec une validation croisée.
Par exemple, l'équipe marketing d'une société vendant des céréales examine l'efficacité d'une campagne publicitaire concernant de nouvelles céréales. Elle peut utiliser la régression logistique binaire pour déterminer si les personnes ayant vu la publicité sont plus enclines à acheter les céréales.
Une fois l'analyse effectuée, Minitab stocke le modèle afin que vous puissiez réaliser les opérations suivantes :
- Prévoyez la probabilité d'un événement pour des observations nouvelles ou existantes.
- Représenter les relations entre les variables.
- Rechercher des valeurs qui optimisent plusieurs réponses.
Pour plus d'informations, reportez-vous à la rubrique
Présentation du modèle stocké.
Où trouver cette analyse ?
Pour ajuster un modèle de régression logistique binaire, sélectionnez .
Quand utiliser une autre analyse ?
- Si la variable de réponse contient au moins trois catégories dont l'ordre est naturel, par exemple Absolument pas d'accord, Pas d'accord, Sans opinion, D'accord et Tout à fait d'accord, utilisez la fonction Régression logistique
ordinale.
- Si la variable de réponse contient au moins trois catégories qui n'ont pas d'ordre naturel, par exemple Eraflure, Entaille et Déchirure, utilisez la fonction Régression logistique
nominale.
- Si la variable de réponse dénombre des occurrences, comme le nombre de défauts, utilisez la fonction Ajuster le modèle de
Poisson.
- Si vos données ont un schéma de valeurs manquantes qui interfère avec la construction du modèle ou si le modèle logistique binaire n’est pas adapté, observez Classification
CART®.
