バイナリロジスティック回帰: 何、いつ、どのようにスー・ウォルシュ 、SAS テクニカル サポート統計学者
多くの応用分野のアナリストは、応答変数に 2 つのレベルしかなく、そのうちの 1 つが望ましい結果であることがよくあります。バイナリ ロジスティック回帰を使用すると、アナリストは望ましい結果の確率を予測し、どの入力変数がそれらの結果に最も密接に関連しているかを判断し、結果への影響の尺度となるオッズ比を生成できます。このプレゼンテーションでは、JMP の Fit Y by X および Fit Model プラットフォームでバイナリ ロジスティック回帰を使用して、このタイプの分析の概要を説明します。p 値、オッズ比、グラフ表示、適合度統計などの結果の解釈について説明します。
