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为拟合二元 Logistic 模型输入数据

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关于本主题

二值响应/频率格式的响应

如果响应数据是具有两个离散值的单列，请完成以下步骤。（可选）数据可以包括一个含有响应计数（对应于行中的响应和预测变量值）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。响应变量又称为 Y 变量。
  3. 在响应事件中，选择分析将描述的事件。 更改响应事件不会影响总体显著性，但它会使结果更有意义。
  4. （可选）在频数中，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. 在连续预测变量中，输入可能解释或预测响应中变化的连续变量。预测变量又称为 X 变量。
  6. 在类别预测变量中，输入可能解释或预测响应变量变化的类别分类或组分配，例如，原材料类型。预测变量又称为 X 变量。
在该工作表中，已买是响应，指示顾客是否购买了新品牌的谷类食品。响应事件为是是。收入是连续预测变量，孩子是类别预测变量。工作表中的第一行显示有孩子且收入为 $37,000 的一位顾客购买了新品牌的谷类食品。
C1-T C2 C3-T
已买 收入 孩子
是 $37,000 是
否 $47,000 是
是 $34,000 否
是 $58,000 否
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。工作表第一行显示有孩子且收入为 $40,000 的 2 位顾客购买了新品牌的谷类食品。
C1-T C2 C3-T C4
已买 收入 孩子 频率
是 $40,000 是 2
否 $40,000 否 12
是 $45,000 是 1
否 $45,000 否 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。试验表示事件数与非事件数之和。
  5. 在连续预测变量中，输入可能解释或预测响应中变化的连续变量。预测变量又称为 X 变量。
  6. 在类别预测变量中，输入可能解释或预测响应变量变化的类别分类或组分配，例如，原材料类型。预测变量又称为 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。试验数包含试验数，它表示针对该预测变量组合调查的顾客总数。收入是连续预测变量，孩子是类别预测变量。工作表中的第一行显示对有孩子且收入为 $37,000 的 20 位顾客进行了调查，其中的 2 位顾客购买了新品牌的谷类食品。
C1 C2 C3 C4-T
已买 试验次数 收入 孩子
2 20 $37,000 是
0 3 $37,000 否
4 12 $40,000 是
3 18 $34,000 否

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