Visão geral para Ajustar modelo logístico binário e Régression logistique binaire

Ajustar modelo logístico binário e Régression logistique binaire realizar a mesma análise em diferentes menus. Use essas análises para descrever a relação entre um conjunto de preditores e uma resposta binária. A resposta binária tem dois resultados, como aprovação ou reprovação. Você pode incluir termos de interação e polinomiais, realizar a regressão stepwise, ajustar diferentes funções de ligação e validar o modelo com uma amostra de teste ou com uma validação cruzada.

Por exemplo, os profissionais de marketing em uma empresa de cereais pesquisam a eficácia de uma campanha publicitária para um novo cereal. Os comerciantes podem usar regressão logística binária para determinar se as pessoas que viram o anúncio estão mais propensas a comprar o cereal.

Depois de realizar a análise, o Minitab armazena o modelo, de modo que seja possível fazer o seguinte:

Predizer a probabilidade de um evento para observações novas ou existentes.
Representar graficamente a relação entre as variáveis.
Encontre valores que otimizam múltiplas respostas.

Para obter mais informações, acesse Visão Geral do Modelo Armazenado.

Onde encontrar essa análise

Para ajustar um modelo de regressão logística binária, escolha Estat > Regressão > Regressão logística binária > Ajustar modelo logístico binário.

Essa análise tem os mesmos recursos do Módulo de análise preditiva > Regressão Logística Binária. A versão da análise do Módulo de análise preditiva tem as seguintes diferenças.

Você acessa as análises que usam o modelo ajustado no painel de saída em vez de no menu. As análises do modelo ajustado estão disponíveis para qualquer modelo que tenha saída no navegador, não apenas para o modelo mais recente.
O modelo ajustado está disponível independentemente da planilha ativa, para que você possa prever colunas de dados que estão em uma planilha diferente da variável de resposta.
Minitab Statistical Software salva o modelo em um arquivo de projeto (*. MPX).

Quando usar uma análise alternativa

Se a variável resposta contiver três ou mais categorias que têm uma ordem natural, como discorda totalmente, discorda, neutro, concorda e concorda plenamente, use Regressão logística ordinal.
Se sua variável de resposta contiver três ou mais categorias que não têm uma ordem natural, como arranhão, amassado e rasgo, use Regressão logística nominal ou Classificação CART^®.
Se a sua variável resposta conta ocorrências, como o número de defeitos, use Ajustar modelo de Poisson.
Se os dados tiverem um padrão de valor ausente que interfira na construção do modelo ou se o modelo logístico binário não se ajustar bem, considere Classificação CART^®.

Quando usar um modelo de análise preditiva

Para algumas aplicações, você considera diferentes abordagens para a construção de modelos. Para obter mais informações sobre os diferentes tipos de modelos, acesse Tipos de modelos de análise preditiva no Minitab Statistical Software. O Minitab oferece Regressão CART^®, Regressão TreeNet^®, Regressão Random Forests^®e Regressão MARS^® análises com o Módulo de análise preditiva. A Descobrir o melhor modelo (Resposta contínua) análise compara o desempenho de diferentes tipos de modelo em 1 análise. Clique aqui saber mais sobre como ativar o módulo.