이항 로지스틱 회귀 분석을 사용한 예측의 예

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.

모형을 적합한 후 분석가는 75달러의 현금을 보유하고 있고 연간 수입이 10,000달러인 학생이 American Express 신용카드를 소지하고 있을 확률을 추정합니다.

표본 데이터신용설문조사.MTW을 엽니다.
통계분석 > 회귀 분석 > 이항 로지스틱 회귀 분석 > 예측을 선택합니다.
반응 변수에서 American Express을 선택합니다.
표의 현금에 대해 75, 연간 수입에 대해 10000을 입력합니다.
확인을 클릭합니다.

결과 해석

Minitab에서는 저장된 모형을 사용하여 확률이 0.998870이라고 추정합니다. 예측 구간은 분석가가 확률이 0.0516175에서 1.00000의 범위에 포함된다고 95% 확신할 수 있다는 것을 나타냅니다. 이 넓은 범위는 모형이 정확한 예측을 생성하지 않는다는 것을 나타냅니다.

회귀 방정식

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

Y'	=	-7.71 + 0.1688 현금 + 0.000108 연간 수입 + 0.000540 현금현금 - 0.000003 현금연간 수입

설정

변수	설정
현금	75
연간 수입	10000

예측

적합된 확률	SE 적합치	95% CI
0.998870	0.0055833	(0.0516175, 1.00000)