2値ロジスティック回帰モデルを持つ予測の例

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。

モデル適合後、技師は、75ドルの現金と10,000ドルの年収を持つ生徒がAmerican Expressクレジットカードを持つ確率を推定します。

結果を解釈する

Minitabは、保存モデルを使用して、確率が0.998870であると推定します。予測区間は、確率が0.0516175～1.00000の範囲にあることを技師が95％信頼できることを示します。こうした広い範囲は、モデルにより予測が正確にならないことを示します。

P(1)	=	exp(Y')/(1 + exp(Y'))

Y'	=	-7.71 + 0.1688 預金 + 0.000108 年収 + 0.000540 預金預金 - 0.000003 預金年収

変数	設定
預金	75
年収	10000

適合確率	適合値の標準誤差	95%信頼区間
0.998870	0.0055833	(0.0516175, 1.00000)