2値ロジスティック回帰モデルを持つ等高線プロットの例

財務分析者が、大学生が特定のクレジットカードを持っている確率に関連付けられる因子を調査します。この分析者は、調査対象の大学生をランダムに抽出します。調査では、大学生に対して教育および財務に関する質問をします。

応答が2値になるため、分析者は、2値ロジスティック回帰を使用して、財務変数がAmerican Expressクレジットカードを持っている大学生の確率と関連性があるかどうかを判定します。分析者は、予測変数と大学生がAmerican Expressクレジットカードを持っている確率の関係を理解しやすくするため、2値ロジスティック回帰モデルに基づいてプロットを作成します。

  1. サンプルデータを開きますクレジット調査.MTW.
  2. 統計 > 回帰 > 2値ロジスティック回帰 > 等高線プロットを選択します。
  3. 応答から、American Expressを選択します。
  4. 単一プロットの変数ペアを選択で、X軸から預金を選択して、Y軸から年収を選択します。
  5. OKをクリックします。

結果を解釈する

Minitabは、保存モデルを使用して等高線プロットを作成します。等高線は説明しがたい複雑な形をしています。一般的に、収入が少なく財布の中の現金が多い学生ほど、高い確率でアメリカン・エキスプレスのクレジットカードを保有しています。現金をあまり持ち歩かない学生で、年収が高い場合以外は、アメリカン・エキスプレスのカードを保有している確率は低くなります。年収が高い学生で、持ち歩く現金が非常に少ないあるいは非常に多い場合以外は、アメリカン・エキスプレスカードを保有する確率は低くなっています。

プロットの凡例は、色が濃いほど、American Expressのクレジットカードを持っている確率が高くなることを示します。

ヒント

このプロット上の予測変数の値とデータ点の応答に注釈を付けるには、フラグを立てるを使用します。フラグを立てるには、プロットを右クリックして、表示されるメニューのフラグを立てるを選択して、注釈をつけるプロット上のデータ点をクリックします。予測を使用してこれらの点が異常かどうかを判断し、予測の精度を評価します。

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