拟合二元 Logistic 模型概述

使用拟合二元 Logistic 模型描述一组预测变量与一个二元响应之间的关系。二元响应具有两个结果,如通过或失败。 可以包括交互作用项和多项式项、执行逐步回归和拟合不同的链接函数。

例如,一家谷类食品公司的营销人员想要调查新谷类食品的广告效应。营销人员可以使用二元 Logistic 回归确定看过广告的人购买新谷类食品的可能性是否更大。

在执行分析之后,Minitab 将存储模型,以便执行如下操作:
  • 预测新观测值或现有观测值的事件概率。
  • 绘制变量之间的关系图。
  • 查找可优化多个响应的值。
有关更多信息,请转到存储模型概述

在何处查找此分析

要拟合二元 Logistic 回归,请选择统计 > 回归 > 二值 Logistic 回归 > 拟合二值 Logistic 模型

何时使用备择分析

  • 如果您的响应变量包含三个或更多采用一定自然顺序的类别(如非常不同意、不同意、中立、同意和非常同意),请使用顺序 Logistic 回归
  • 如果您的响应变量包含三个或更多不采用自然顺序的类别(如擦痕、凹陷和撕裂),请使用名义 Logistic 回归
  • 如果您的响应变量对发生次数(如缺陷数量)进行计数,请使用拟合 Poisson 模型
使用此网站,即表示您同意对数据分析和个性化内容使用 Cookie。  请阅读我们的政策