한 재무 분석가가 대학생이 특정 신용카드를 소지할 확률과 연관된 요인을 조사합니다. 이 분석가는 설문 조사를 위해 대학생을 랜덤하게 표본으로 추출합니다. 설문 조사에서는 학생들에게 교육 및 재무 상태에 대해 질문합니다.
마케팅 목적에서 분석가는 MasterCard를 소지할 확률이 낮고 American Express를 소지할 확률이 높은 학생의 모집단과 연관된 예측 변수 값을 식별하려고 합니다. 분석가는 American Express 및 MasterCard 둘 다에 대해 이항 로지스틱 모형을 적합시켜 예측 변수가 각 신용카드를 소지할 확률과 어떻게 연관되어 있는지 확인합니다.
모형을 적합한 후 분석가는 중첩 등고선도를 사용하여 두 신용카드에 대해 허용 가능한 확률을 생성하는 예측 변수 설정을 찾습니다.
- 표본 데이터 신용설문조사.MTW를 엽니다.
- 을 선택합니다.
- 에서 반응목록에서 목록으로 and American Express 사용 가능 를 선택됨 이동합니다 MasterCard .
- 에서 변수를 선택하고 현금 를 X 축 Y 축선택합니다 연간 수입 .
- 등고선을 클릭합니다.
- 아래 그림과 같이 표의 낮음 및 높음 열을 완성한 다음 을 클릭합니다 확인.
반응 낮음 높음 MasterCard 0 0.2 American Express 0.8 1 - 각 대화 상자에서 확인를 클릭합니다.
결과 해석
Minitab에서는 저장된 모형을 사용하여 중첩 등고선도를 생성합니다. 그림의 흰색 부분에는 각 신용카드의 처리 확률에 대해 만족스러운 적합치를 생성하는 연간 수입 및 현금 값의 조합이 표시됩니다.
이 그림을 반응 최적화 도구와 함께 사용하면 최상의 예측 변수 값을 찾을 수 있습니다.
팁
이 그림의 점에 대해 예측 변수와 반응의 값에 주석을 추가하려면 십자형 포인터을 사용합니다. 플래그를 심으려면 플롯을 두 번 클릭하고 플롯을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 나타나는 메뉴에서 선택한 십자형 포인터 다음 플롯에서 주석을 달 지점을 클릭합니다. 이러한 점이 비정상적인지 여부를 확인하고 예측의 정밀도를 평가하는 데 사용합니다 예측 .
