이항 로지스틱 모형 적합 개요

예측 변수 세트와 이항 반응 사이의 관계를 설명하려면 이항 로지스틱 모형 적합을 사용합니다. 이항 반응에는 두 개의 결과가 있습니다(예: 통과 또는 실패). 교호작용 및 다항식 항을 포함하고, 단계별 회귀 분석을 수행하고, 서로 다른 연결 함수를 적합하고, 검정 표본 또는 교차 검증을 사용하여 모형을 검증할 수 있습니다.

예를 들어, 한 시리얼 회사의 마케터들이 새 시리얼에 대한 광고 캠페인의 효과를 조사합니다. 마케터들은 이항 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 모형 개요에서 확인하십시오.

이 분석을 찾을 수 있는 위치

이항 로지스틱 회귀 모형을 적합하려면 통계분석 > 회귀 분석 > 이항 로지스틱 회귀 분석 > 이항 로지스틱 모형 적합을 선택하십시오.

대체 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 자연스러운 순서를 갖지 않는 세 개 이상의 범주가 있으면(예: 긁힘, 패임, 찢어짐) 명목형 로지스틱 회귀 분석을 사용하십시오.
반응 변수가 발생 횟수를 카운트하면(예: 결점 수) 포아송 모형 적합을 사용하십시오.
데이터에 모형 구성을 방해하는 결측값 패턴이 있거나 이항 로지스틱 모형이 잘 적합하지 않는 경우 CART^® 분류을 고려하십시오.