여보세요
가능하다면 누군가가 로지스틱 회귀 해석에 도움을 줄 수 있습니까?
나는 높은 점수와 그에 따른 강도 손실 사이에 부정적인 연관성을 발견했다고 생각합니다.
1. 분산 분석에서 프리 시즌 점수가 높고 강도가 떨어지면 유의 한 관계가 있음을 알 수 있습니까?
2. 매개 변수 추정치에 -0.664502가 표시됩니까?이 숫자는 음의 연관성을 나타내지 만이 섹션에서 가져와야 할 다른 중요한 정보가 있습니까?
미리 감사드립니다!
분석 스크린 샷을 첨부했습니다.
당신은 '논리적 회귀'에 맞지 않았습니다. 로지스틱 회귀 모형을 적합시키려는 경우 '로지스틱 회귀'는 반응이 연속적인 숫자 변수가 아닌 범주 형인 일반 회귀 기술 범주입니다. 로지스틱 회귀와 관련된 온라인 JMP 설명서의 섹션은 다음과 같습니다.
https://www.jmp.com/support/help/en/15.1/#page/jmp/logistic-regression-models.shtml#
제 제안은 아마도 산업 문제 해결을위한 JMP 통계적 사고 과정을 수강하여 회귀 방법의 기초를 배우는 것입니다. 회귀 모델링과 관련된 일반적인 정보뿐만 아니라 원하는 결과를 해석하는 방법을 배웁니다. 당신이 찾는 대답이 있습니다.
