및 이항 로지스틱 모형 적합개요 이항 로지스틱 회귀 분석

이항 로지스틱 모형 적합 을 클릭하고 이항 로지스틱 회귀 분석 다른 메뉴에서 동일한 분석을 수행합니다. 이러한 분석을 사용하여 예측 변수 집합과 이항 반응 간의 관계를 설명할 수 있습니다. 이항 반응에는 통과 또는 실패와 같은 두 가지 결과가 있습니다. 교호작용 및 다항식 항을 포함하거나, 단계적 회귀 분석을 수행하고, 서로 다른 링크 함수를 적합하며, 검정 표본 또는 교차 검증을 사용하여 모형을 검증할 수 있습니다.

예를 들어, 한 시리얼 회사의 마케터들이 새 시리얼에 대한 광고 캠페인의 효과를 조사합니다. 마케터들은 이진 로지스틱 회귀 분석을 사용하여 광고를 본 사람들이 시리얼을 구입할 가능성이 더 높은지 여부를 확인할 수 있습니다.

분석을 수행한 후 Minitab에서는 다음과 같은 작업을 수행할 수 있도록 모형을 저장합니다.

새 관측치 또는 기존 관측치에 대한 사건의 확률 예측.
변수 간의 관계 표시.
여러 반응을 최적화하는 값 찾기.

자세한 내용은 저장된 모델 개요에서 확인하십시오.

이 분석을 찾을 수 있는 위치

이항 로지스틱 회귀 모형을 적합하려면 을 선택합니다 통계분석 > 회귀 분석 > 이항 로지스틱 회귀 분석 > 이항 로지스틱 모형 적합.

예측 분석 모듈 > 이항 로지스틱 회귀 분석이 분석에는 와 동일한 기능이있습니다. 의 예측 분석 모듈 분석 버전에는 다음과 같은 차이점이 있습니다.

적합 모형을 사용하는 분석은 메뉴 대신 출력 창에서 액세스할 수 있습니다. 적합 모형의 해석은 가장 최근 모형만이 아니라 탐색기에 출력이 있는 모든 모형에 사용할 수 있습니다.
적합 모형은 활성 상태인 워크시트에 관계없이 사용할 수 있으므로 반응 변수와 다른 워크시트에 있는 데이터 열을 예측할 수 있습니다.
Minitab Statistical Software 모델을 프로젝트 파일(*. MPX)를 사용합니다.

대립 분석을 사용할 시기

반응 변수에 자연스러운 순서를 갖는 세 개 이상의 범주가 있으면(예: 적극 반대, 반대, 중립, 찬성, 적극 찬성) 순서형 로지스틱 회귀 분석을 사용하십시오.
반응 변수에 긁힘, 움푹 들어간 곳, 찢어짐과 같이 자연스러운 순서가 없는 범주가 세 개 이상 포함되어 있으면 또는 CART^® 분류를 사용합니다 명목형 로지스틱 회귀 분석 .
반응 변수가 발생 횟수를 카운트하면(예: 결점 수) 포아송 모형 적합을 사용하십시오.
데이터에 모형 구성을 방해하는 결측값 패턴이 있거나 이항 로지스틱 모형이 잘 맞지 않는 경우 를 고려하십시오 CART^® 분류.

예측 분석 모델을 사용해야 하는 경우

일부 응용 프로그램의 경우 모델 구성에 대한 다른 접근 방식을 고려합니다. 다양한 유형의 모델에 대한 자세한 내용은 을 참조하십시오 Minitab 통계 소프트웨어의 예측 분석 모델 유형. Minitab은 , TreeNet^® 회귀 분석, Random Forests^® 회귀 분석및 MARS^® 회귀 분석 분석을 예측 분석 모듈제공합니다 CART^® 회귀 분석. 해석은 최고의 모형 검색(계량형 반응) 1 해석에서 서로 다른 모델 유형의 성능을 비교합니다. 모듈을 활성화하는 방법에 대한 자세한 내용은 여기를 클릭하십시오.