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.
Para fins de marketing, o analista quer identificar os valores da preditora que estão associados à população de estudantes que têm uma probabilidade baixa de possuir um Master Card e uma probabilidade alta de possuir um American Express. O analista ajusta modelos de regressão logística binária para ambos, o American Express e o Master Card, a fim de determinar como as preditoras estão associadas à probabilidade de possuir cada um destes cartões de crédito.
Após ajustar os modelos, o analista usa Otimizador de resposta para encontrar as definições de preditor que produzem probabilidades aceitáveis para ambos os cartões de crédito.
- Abra os dados amostrais, PesquisaCrédito.MTW.
- Selecione .
- Na linha MasterCard, em Meta, selecione Minimizar.
- Na linha American Express, em Meta, selecione Maximizar.
- Clique em OK.
Interpretar os resultados
O Minitab usa os dois modelos armazenados para estimar as configurações de predição que otimizam os valores de ambas as variáveis de resposta. A desirability combinada (também chamado de desirability composta) destas duas respostas é 0,9310, o que indica uma solução excelente, mas não perfeita.
As configurações do preditor mostrados no gráfico estão associadas a alunos que têm uma baixa probabilidade de possuir um cartão de crédito MasterCard, mas com alta probabilidade de possuírem um cartão American Express. Esta população de estudantes tem uma média de US$ 62,11 em dinheiro e sem renta anual. A saída indica que as probabilidades ajustadas para estes valores são 0,127 para MasterCard e 0,9923 para American Express. Os intervalos de confiança indicam a precisão dessas previsões.
Você pode ajustar as configurações das variáveis desta solução inicial diretamente no gráfico. Mova as barras verticais para alterar as configurações dos fatores e veja como a conveniência individual (d) das respostas e a conveniência do composto mudam.
Parâmetros
| Resposta | Meta | Inferior | Alvo | Superior | Peso | Importância |
|---|---|---|---|---|---|---|
| MasterCard | Mínimo | 0 | 1 | 1 | 1 | |
| American Express | Máximo | 0 | 1 | 1 | 1 |
Solução
| Solução | Dinheiro | Rendimento anual | MasterCard Probabilidade Ajustada | American Express Probabilidade Ajustada | Desirability Composta |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 62,1124 | 0 | 0,126577 | 0,992297 | 0,930964 |
Predição de Múltiplas Respostas
| Variável | Configuração |
|---|---|
| Dinheiro | 62,1124 |
| Rendimento anual | 0 |
| Resposta | Probabilidade Ajustada | EP do Ajustado | IC de 95% |
|---|---|---|---|
| MasterCard | 0,127 | 0,172 | (0,007; 0,754) |
| American Express | 0,9923 | 0,0322 | (0,0323; 1,0000) |
