2値ロジスティックモデルを適合のデータを入力する

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応答/度数フォーマットでの応答

応答データが2つの異なる値のある1つの列である場合は、以下の手順を踏みます。オプションで、行の応答値と予測値に対応する応答数のある列を、データに含めることができます。

  1. ドロップダウンから、応答/度数フォーマットでの応答を選択します。
  2. 応答に、説明または予測する2値データの列を入力します。 2値変数は、合格・不合格や真・偽など、2つの水準を持つカテゴリ変数です。応答はY変数とも呼ばれます。
  3. 応答事象で、分析で説明する事象を選択します。 応答事象を変更しても全体の有意性には影響しませんが、意義の大きい結果となる可能性があります。
  4. (オプション)度数に、応答値と予測値に対応するカウントを含む列を入力します。
  5. 連続予測変数で、応答の変化を説明または予測すると考えられる連続変数を入力します。予測変数はX変数とも呼ばれます。
  6. カテゴリ予測変数に、原材料などの、応答の変化を解析または予測するカテゴリ分類またはグループ割り当てを入力します。予測変数はX変数とも呼ばれます。
このワークシートでは、購入は応答で、消費者が新しいブランドのシリアルを購入したかどうかが示されます。応答事象ははいです。収入は連続予測変数で、子どもはカテゴリ予測変数です。ワークシートの最初の行には、子どもがいて、年収が37,000ドルの1人の消費者が、新しいブランドのシリアルを購入したことが示されています。
C1-T C2 C3-T
購入 収入 子ども
はい $37,000 はい
いいえ $47,000 はい
はい $34,000 いいえ
はい $58,000 いいえ
このワークシートでは、応答変数と予測変数は前述の例と同じですが、データには度数変数も含まれます。度数には、行ごとに応答と予測変数の値の組み合わせに対応する消費者の人数が含まれます。ワークシートの1行目では、子どもがいる、年収が40,000ドルの2人の消費者が、新しいブランドのシリアル製品を購入したことが示されています。
C1-T C2 C3-T C4
購入 収入 子ども 度数
はい $40,000 はい 2
いいえ $40,000 いいえ 12
はい $45,000 はい 1
いいえ $45,000 いいえ 6

事象/試行フォーマットでの応答

対称となる成功数または事象数がある列と試行回数がある列の2つの列に応答データが含まれている場合、以下のステップを完了させます。

  1. 応答データが事象と試行のある2つの列に含まれている場合は、ドロップダウンから、事象/試行フォーマットでの応答を選択します。
  2. 事象名(V)に、データ内の事象の名前を入力します。たとえば、合格でも、準拠していない単位でも、購入でも構いません。
  3. 事象数に、事象数がある列を入力します。
  4. 試行回数に、試行回数がある列を入力します。試行回数は、事象数に非事象数を足した数です。
  5. 連続予測変数で、応答の変化を説明または予測できそうな連続変数を入力します。応答はX変数とも呼ばれます。
  6. カテゴリ予測変数に、原材料などの、応答の変化を解析または予測するカテゴリ分類またはグループ割り当てを入力します。応答はX変数とも呼ばれます。

このワークシートには、購入に事象数が含まれ、新しいブランドのシリアルの購入者数を示します。試行には、試行回数が含まれ、予測変数の組み合わせで調査された顧客数が含まれます。収入は連続予測変数で、子どもはカテゴリ予測変数です。ワークシートの最初の列では、子どもがいて、年収が37,000ドルの20人の消費者を調査した結果、うち2人の消費者が新しいブランドのシリアルを購入したことが示されています。
C1 C2 C3 C4-T
購入 試行 収入 子ども
2 20 $37,000 はい
0 3 $37,000 いいえ
4 12 $40,000 はい
3 18 $34,000 いいえ

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