2値ロジスティックモデルの当てはめと 2値ロジスティック回帰の概要

2値ロジスティックモデルの当てはめまた、 2値ロジスティック回帰異なるメニューから同じ解析を実行します。これらの分析を使用して、予測変数のセットとバイナリ応答の関係を説明します。2値応答には、合格や不合格などの2種類の結果があります。相互作用と多項式項を含め、段階的な回帰を実行し、異なるリンク関数に適合し、テストサンプルまたは交差検証を使用してモデルを検証できます。

たとえば、シリアル製造会社の市場担当者が新しいシリアルの広告キャンペーンの有効性を調べるとします。担当者は2値ロジスティック回帰を使用して、広告を見る人たちがシリアルを購入する可能性が高くなるかどうかを判断できます。

分析を実行後、次の分析を実行できるように、Minitabはモデルを保存します。

新規または既存の観測値の事象の確率を予測します。
変数の関係をプロットします。
複数の応答を最適化する適合値を見つけます。

詳細については、「ストアドモデルの概要」を参照してください。

この分析の場所

2値ロジスティック回帰モデルを適合するにはを選択します統計 > 回帰 > 2値ロジスティック回帰 > 2値ロジスティックモデルの適合。

この解析には、予測分析モジュール > 2値ロジスティック回帰.からの予測分析モジュール解析のバージョンには、次の違いがあります。

フィットしたモデルを使用する解析には、メニューからではなく出力ペインからアクセスします。適合モデルの解析は、最新のモデルだけでなく、ナビゲーターに出力があるすべてのモデルで使用できます。
適合モデルは、アクティブなワークシートに関係なく使用できるため、応答変数とは異なるワークシートのデータ列を予測できます。
Minitab Statistical Software モデルをプロジェクトファイル(*.MPX)。

代替の分析を使用する場合

応答変数に、まったくそう思わない、そう思わない、どちらともいえない、そう思う、とてもそう思うなど、自然な順序のカテゴリが3つ以上含まれている場合は、順位ロジスティック回帰を使用します。
応答変数に、引っかき傷、へこみ、裂け目など、自然な順序を持たないカテゴリが 3 つ以上含まれている場合は、または名義ロジスティック回帰を使用します CART^® 分類。
応答変数で、欠陥数などの発生件数が数えられている場合は、ポアソンモデルの当てはめを使用します。
データに欠損値パターンがあり、モデルの構築に支障をきたす場合、またはバイナリロジスティックモデルがうまく適合しない場合は、 CART^® 分類を検討してください。

予測分析モデルを使用する場合

一部のアプリケーションでは、モデル構築にさまざまなアプローチを検討します。さまざまなタイプのモデルの詳細については、「 Minitab統計ソフトウェアの予測分析モデルの種類」を参照してください。Minitabでは、 CART^® 回帰, TreeNet^® 回帰, Random Forests^® 回帰および MARS^® 回帰分析を提供します予測分析モジュール。この解析ではベストモデルの検出(連続応答) 、1 つの解析でさまざまなモデルタイプの性能が比較されます。モジュールをアクティブにする方法については、ここをクリックしてください。