회귀 분석재 : 회귀감사
재 : 회귀Logistic을 제안한 이유는 초기 토론에서 Label을 지정했기 때문입니다. 너의 비밀스러운 초기 토론은 특별한 반응을 줄 수있는 나를 거의두고 가지 않았습니다. 귀하의 최신 정보를 감안할 때, 필자는 Fit Model Platform이 아닌 X Y fit by X 플랫폼을 사용할 것을 제안합니다. 두 가지 모두 동일한 결과를 제공하지만 전자는 더 사용하기 쉽습니다.
재 : 회귀감사,
두 가지 요소 (TB 및 비만)는 연속적입니다. 그럼, 당신은 물류를 recommomd합니까? 아래 표를보십시오. 미안하지만 제 질문은 어떤 분석을 수행해야하는지입니다. 물류가 있다면 factpr TB를 연속에서 명목으로 변경해야합니다. 하지만 작동하지 않습니다.
| 국가 | 결핵 환자 | 비만 환자 |
| 에이 | 10000 | 3.2 |
| 비 | 6000 | 6.4 |
| 기음 | 11000 | 5.0 |
| 디 | 4000 | 6.3 |
| 이자형 | 500 | 8.5 |
재 : 회귀JMP에서 Logistic Regression을 실행하는 방법에 대한 정보는 JMP를 설치할 때 다운로드 한 Fitting Linear Models 서적에서 쉽게 사용할 수 있습니다
도움말 ==> 서적 ==> 피팅 선형 모델
물류 회귀 분석
도움말 화면에서 사용할 수 있습니다.
초기 토론 항목에 표시된 Fit Model 창에서 Help 단추를 클릭하십시오. 모델에 맞는 도움말 시스템이 열립니다. 그런 다음 목차를 통해 Logistic Regression으로 스크롤 할 수 있습니다
