Sue Walsh , estadística de soporte técnico, SAS
Los analistas en diversas áreas de aplicación suelen tener una variable de respuesta con solo dos niveles posibles, uno de los cuales corresponde al resultado deseado. La regresión logística binaria permite al analista predecir la probabilidad del resultado deseado, determinar qué variables de entrada están más estrechamente asociadas con dichos resultados y generar razones de probabilidades que miden el efecto sobre el resultado. Esta presentación ofrece una introducción a este tipo de análisis mediante regresión logística binaria en las plataformas Fit Y by X y Fit Model de JMP. Se abordará la interpretación de los resultados, incluyendo valores p, razones de probabilidades, representaciones gráficas y estadísticas de bondad de ajuste.
