Sue Walsh , Statistica del supporto tecnico, SAS
Gli analisti in molte aree applicative hanno spesso una variabile di risposta che ha solo due livelli possibili, uno dei quali è il risultato desiderato. La regressione logistica binaria consentirà all'analista di prevedere la probabilità del risultato desiderato, determinare quali variabili di input sono più strettamente associate a tali risultati e produrre rapporti di probabilità che forniscono una misura dell'effetto sul risultato. Questa presentazione fornirà un'introduzione all'analisi di questo tipo utilizzando la regressione logistica binaria nelle piattaforme Fit Y by X e Fit Model di JMP. Discuterà l'interpretazione dei risultati, inclusi valori p, rapporti di probabilità, visualizzazioni grafiche e statistiche di bontà di adattamento.
