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为二值拟合线图输入数据

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关于本主题

二值响应/频率格式的响应

如果响应数据是一个具有两个可区分值的列，请完成以下步骤。或者，这些数据可以包括一个具有响应变量计数（对应于行中的响应变量和预测变量值）的列。

  1. 从下拉列表中，选择二值响应/频率格式的响应。
  2. 在响应中，输入要解释或预测的二元数据列。 二元变量是具有两个可能水平（例如，通过/失败或真/假）的类别变量。响应变量又称 Y 变量。
  3. 在响应事件中，选择分析将描述的事件。
  4. （可选）在频率中，输入包含计数（对应于行中的响应变量和预测变量值）的列。
  5. 在预测变量中，输入可以解释或预测响应变化的连续变量。预测变量又称 X 变量。
在此工作表中，已买是响应变量，它表示顾客是否会购买新品牌的谷类食品。响应事件是是。收入是连续预测变量。第 1 行中的数据表示收入为 $37,000 的顾客购买了新品牌的谷类食品。
C1 C2
已买 收入
是 $37,000
否 $47,000
是 $34,000
是 $58,000
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。频率包含顾客的计数，它对应于每一行中的响应变量和预测变量值的组合。第一行显示 2 位收入为 $40,000 的顾客购买了新品牌的谷类食品。
C1 C2 C3
已买 收入 频率
是 $40,000 2
否 $40,000 12
是 $45,000 1
否 $45,000 6

事件/试验格式的响应

如果响应数据包含在两列（一列包含成功次数或希望的事件数，另一列包含试验数）中，请完成以下步骤。
  1. 如果响应数据包含在具有事件和试验的两列中，请从下拉列表中选择事件/试验格式的响应。
  2. 在事件名称中，为数据中的事件输入名称。例如，事件可以是成功次数、不一致单位或购买次数。
  3. 在事件数中，输入包含事件数的列。
  4. 在试验数中，输入包含试验数的列。试验数等于事件数加上未发生事件数。
  5. 在预测变量中，输入可以解释或预测响应变化的连续变量。预测变量又称 X 变量。
在此工作表中，已买包含事件数，它表示购买新品牌谷类食品的顾客数。试验包含试验数，它表示针对响应预测变量组合进行调查的顾客总数。收入是连续预测变量。第一行显示 20 位收入为 $37,000 的顾客接受了调查，其中有 2 位购买了新品牌的谷类食品。
C1 C2 C3
已买 试验次数 收入
2 20 $37,000
0 3 $37,000
4 12 $40,000
3 18 $34,000
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