Use Ajustar modelo
logístico binário 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 polinômio, realizar regressão stepwise, ajustarr diferentes funções de ligação e validar o modelo com uma amostra de teste ou com 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 .
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 a variável resposta contém três ou mais categorias que não têm uma ordem natural, como arranhão, dente e rasgo, use Regressão logística
nominal.
- Se a sua variável resposta conta ocorrências, como o número de defeitos, use Ajustar modelo de
Poisson.
- Se seus dados tiverem um padrão de valor faltante que interfere na construção do modelo ou se o modelo logístico binário não ajusta bem, considere Classificação
CART®.