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2値ロジスティックモデルの当てはめの概要

Minitab についての 詳細

2値ロジスティックモデルの当てはめを使用して、1組の予測変数と1つの2値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。交互作用と多項式項を含め、ステップワイズ回帰を実行し、異なるリンク関数を適合し、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。
詳細は保存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、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を選択します。

他の分析を使用する場合

  • 応答変数に、強く反対、反対、どちらでもない、同意、強く同意など、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、傷、へこみ、摩耗など、自然な順序ではないカテゴリが3つ以上含まれている場合は、名義ロジスティック回帰を使用します。
  • 応答変数で、欠陥の数などの発現数を数える場合は、ポアソンモデルの当てはめを使用します。
  • データにモデルの構築を妨げる欠損値パターンがある場合、または2値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。
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