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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データを入力します

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このトピックの内容

応答/度数フォーマットでの応答

応答データが異なる2つの値を持つ1つの列の場合、次の手順を実行します。オプションとして、該当行の応答および予測変数の値に相当する応答のカウント値が含まれてい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、を選択します応答/度数フォーマットでの応答。
  2. に、応答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、分析で詳述する事象を選択します。 応答事象を変更しても全体的な有意性は影響を受けず、結果をより意味のあるものにすることができます。
  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. 連続予測変数に、応答の変化を説明または予測する可能性があ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. に、カテゴリ予測変数生データなどの、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、購入は応答であり、消費者は新しいブランドのシリアル製品を購入したかどうかを示します。応答事象ははいです。収入は連続予測変数であり、子どもはカテゴリ予測変数です。ワークシートの1行目には、子どもがいて、収入が37,000ドルの1人の消費者が新しいブランドのシリアル製品を購入したことを示しています。
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行目には、子どもがいて、収入が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を示しています。
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. ドロップダウンから、レスポンスデータがイベントとトライアルを含む2つの列に含まれているかどうかを選択します 事象/試行フォーマットでの応答 。
  2. に、事象名（V)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. に、事象数事象数がある列を入力します。
  4. に、試行回数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. 連続予測変数に、応答の変化を説明または予測する可能性があ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. に、カテゴリ予測変数生データなどの、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あり、子どもはカテゴリ予測変数です。ワークシートの1行目には、子どもがいて、収入が37,000ドルの20人の消費者が調査され、そのうちの2人が新しいブランドのシリアル製品を購入したことを示しています。
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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