Sue Walsh , statisticienne du support technique, SAS
Dans de nombreux domaines d'application, les analystes disposent souvent d'une variable de réponse à deux niveaux seulement, l'un d'eux correspondant au résultat souhaité. La régression logistique binaire permet à l'analyste de prédire la probabilité du résultat souhaité, de déterminer les variables d'entrée les plus étroitement associées à ces résultats et de produire des rapports de cotes (odds ratios) mesurant l'effet sur le résultat. Cette présentation présente ce type d'analyse par régression logistique binaire dans les plateformes « Fit Y by X » et « Fit Model » de JMP. Elle aborde l'interprétation des résultats, notamment les valeurs de p, les rapports de cotes, les représentations graphiques et les statistiques d'ajustement.
