金融アナリストが、大学の生徒が特定のクレジットカードを保有している確率に関連する因子を調査しているとします。アナリストは、アンケートから大学の生徒の標本を無作為に作成します。アンケートでは、教育や経済状況に関する質問を生徒にしました。
応答は2値であるため、アナリストは2値ロジスティック回帰を使用して、財務変数が大学生がアメリカン・エキスプレスのクレジットカードを持っている確率に関連しているかどうかを判断します。分析者は、予測変数と大学生がアメリカン・エキスプレスのクレジットカードを持っている確率との関係をよりよく理解するために、2値ロジスティック回帰モデルに基づいてプロットを作成します。
- サンプルデータ、クレジット調査.MTWを開きます。
- を選択します。
- 応答から 、 American Expressを選択します。
- で 単一プロットの変数ペアを選択、 から X軸 を選択し 預金 、 から Y軸を選択します 年収 。
- OKをクリックします。
結果を解釈する
Minitabでは、保存されたモデルを使用して曲面プロットを作成します。応答曲面は、記述が困難な複雑な形状をしています。一般的に、収入が少なく財布の中の現金が多い学生ほど、高い確率でアメリカン・エキスプレスのクレジットカードを保有しています。現金をあまり持ち歩かない学生は、年収がかなり高くない限り、アメリカン・エキスプレスのカードを保有している確率は低くなります。 現金をあまり持ち歩かない学生で、年収が高い場合以外は、アメリカン・エキスプレスのカードを保有している確率は低くなります。
