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拟合二元 Logistic 模型概述

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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。您可以包括交互作用项或多项式项、执行逐步回归、拟合不同的链接函数以及使用检验样本或交叉验证对模型进行验证。

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。
有关详细信息，请转到存储的模型概述。

在何处找到此分析

要拟合二元 Logistic 回归模型，请选择统计 > 回归 > 二元 Logistic 回归 > 拟合二元 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（如划痕、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）进行计数，请使用拟合 Poisson 模型。
  • 如果数据缺少干扰模型构造的值模式，或者二元 Logistic 模型拟合不佳，请考虑CART® 分类。
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