Exemplo de Predizer com modelo de regressão logística binária

Um analista financeiro investiga os fatores que estão associados à probabilidade de um estudante universitário possuir diferentes cartões de crédito. O analista extrai amostras aleatoriamente de estudantes universitários para uma pesquisa. A pesquisa faz as perguntas aos alunos sobre sua educação e finanças.

Após o ajuste do modelo, o analista estimou a probabilidade de um estudante que tenha US$ 75 em dinheiro, e uma renda anual de US$ 10.000 poder ter um cartão de crédito American Express.

  1. Abra os dados amostrais, PesquisaCrédito.MTW.
  2. Selecione Estat > Regressão > Regressão Logística Binária > Predizer.
  3. Em Resposta, selecione American Express.
  4. na tabela, insira 75 para Dinheiro e 10000 para Rendimento anual.
  5. Clique em OK.

Interpretar os resultados

A Minitab usa o modelo armazenado para estimar que a probabilidade é 0,998870. O intervalo de previsão indica que o analista pode ter 95% de confiança de que a probabilidade se situe no intervalo entre 0.0516175 e 1.00000. Esta intervalo amplo indica que o modelo não produz previsões precisas.

Predição para American Express

Equação de Regressão P(1) = exp(Y')/(1 + exp(Y'))

Y' = -7,71 + 0,1688 Dinheiro + 0,000108 Rendimento anual + 0,000540 Dinheiro*Dinheiro - 0,000003 Dinheiro*Rendimento anual

Configurações Variável Configuração Dinheiro 75 Rendimento anual 10000
Predição Probabilidade EP do Ajustada Ajustado IC de 95% 0,998870 0,0055833 (0,0516175; 1,00000)
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