顺序 Logistic 回归输入数据

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请完成以下步骤来指定要分析的数据列。

  1. 响应中,输入要解释或预测的顺序数据列。 顺序响应有三个或多个采用一定顺序的结果,如低、中和高。
  2. 频率(可选)中,输入包含每个响应变量和预测变量组合出现的次数的列。
  3. 模型中,输入可以解释或预测响应变化的项。您可以包括连续变量或类别变量。有关指定交叉或嵌套项的更多信息,请转到为顺序 Logistic 回归指定模型项
  4. 类别预测变量(可选)中,指定模型中的哪些变量是类别分类或组分配,例如,原材料类型。 Minitab 假设模型中的所有变量都是连续预测变量(协变量),除非您在此处将其指定为因子。将连续预测变量建模为协变量,将类别预测变量建模为因子。
在此工作表中,生存是响应变量,表示孵化出的蝾螈样本存活的时间(1 = <10 天,2 = 10–30 天,3 = 31–60 天)。区域是类别预测变量(因子),表示发现蝾螈的区域。毒性级别是连续变量,表示发现蝾螈的水中的毒性级别。
C1 C2 C3
生存 区域 毒性级别
1 A 62
2 B 46
3 A 34
2 B 56
在此工作表中,响应变量和预测变量与上一个示例的相同,但是这些数据还包括频率变量。频率包含蝾螈的计数,它对应于每一行中的响应变量和预测变量值的组合。工作表中的第一行表示 3 只蝾螈在区域 A 的生存天数少于 10 天,水中的毒性级别为 62。
C1 C2 C3 C4
生存 频率 区域 毒性级别
1 3 A 62
2 1 B 46
3 4 A 34
2 2 B 56
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