Exemplo de Predição 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.

Abra os dados amostrais, PesquisaCrédito.MTW.
Selecione Estat > Regressão > Regressão logística binária > Predição.
Em Resposta, selecione American Express.
na tabela, insira 75 para Dinheiro e 10000 para Rendimento anual.
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.

Equação de Regressão

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

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

Configurações

Variável	Configuração
Dinheiro	75
Rendimento anual	10000

Predição

Probabilidade Ajustada	EP do Ajustado	IC de 95%
0,998870	0,0055833	(0,0516175; 1,00000)