Se utiliza para modelar la relación entre una variable explicativa continua y una variable de resultado categórica. Resulta útil para estimar la probabilidad de ocurrencia de un evento para diferentes valores de la variable explicativa.
Regresión logística usando ajuste Y por X
- Desde una tabla de datos JMP ® abierta, seleccione Analizar > Ajustar Y por X.
- Haga clic en una variable categórica en Seleccionar columnas y haga clic en Y, Respuesta (las variables nominales tienen barras rojas, las variables ordinales tienen barras verdes).
- Haga clic en una variable continua y seleccione "X, Factor" (las variables continuas tienen triángulos azules). Haga clic en "Aceptar" .
De forma predeterminada, JMP proporcionará los siguientes resultados:
- La gráfica logística, con curvas de probabilidades acumuladas predichas (ajustadas).
- Prueba del modelo completo para determinar la significancia del modelo.
- Estimaciones de parámetros para el modelo ajustado, entre otros.
Car Poll.jmp (Help > Sample Data Folder)Car Poll.jmp (Ayuda > Carpeta de datos de muestra)
Nota: La salida predeterminada se puede cambiar a través de Preferencias ( Archivo > Preferencias )
- Cuando la respuesta es nominal, se ajustará un modelo logístico nominal. Cuando la respuesta es ordinal, como en este ejemplo, se ajustará un modelo logístico ordinal.
- Para colorear puntos y agregar una leyenda, haga clic derecho en el gráfico y seleccione Filas > Leyenda de filas .
- Para guardar la fórmula de probabilidad o solicitar otras opciones, haga clic en el triángulo rojo superior y seleccione la opción.
- Para encontrar la probabilidad ajustada para un valor dado de X, seleccione la herramienta de cruz (
) desde la barra de herramientas. Haga clic en el gráfico y arrastre la cruz hasta el punto deseado de la curva.
Interpretación (para este ejemplo, X = edad de compra e Y = tamaño del automóvil):
• La curva inferior representa la probabilidad prevista de que, para una edad determinada, alguien compre un automóvil grande.
• La segunda curva representa la probabilidad de que alguien compre un automóvil grande o mediano.
• La distancia entre las dos curvas representa la probabilidad de que alguien compre un automóvil mediano.
• La distancia entre 1,00 y la curva superior representa la probabilidad de que alguien compre un coche pequeño.
• Las crucetas muestran que la probabilidad prevista de que alguien de 39 años compre un coche grande es 0,191.
Notas: La regresión logística nominal y ordinal simple también se puede realizar desde Analizar > Ajustar modelo .
Visite Análisis básico > Análisis logístico en la Ayuda de JMP para obtener más información.
Transcripción de audio de vídeo
En este video, exploraremos un método para realizar una regresión logística simple. La regresión logística es útil para predecir la probabilidad de una ocurrencia o un evento.
Estoy usando el conjunto de datos de ejemplo de Encuesta de Autos, disponible en el directorio de datos de muestra, para iniciar nuestra regresión logística. Analizaremos "Ajustar Y por X". "Ajustar Y por X" es una plataforma contextual, y el tipo de análisis que ejecutemos dependerá de los tipos de variables que proporcionemos para nuestra respuesta Y, que es lo que intentamos predecir.
Voy a usar una variable ordinal aquí, tamaño, como predictor. Voy a usar la edad de la persona en la encuesta. Cuando hago clic en Aceptar, JMP producirá la regresión logística ordinal. Si nuestra variable Y solo tuviera dos niveles, JMP habría producido una regresión logística nominal. De forma predeterminada, JMP proporcionará la prueba del modelo completo del gráfico logístico y las estimaciones de los parámetros. El gráfico logístico muestra las probabilidades predichas de caer en una de nuestras categorías, auto grande, mediano o pequeño, sobre la base de nuestra edad predictora. En este caso, la línea inferior muestra la probabilidad predicha de poseer un auto grande dependiendo de la edad del individuo. La línea superior muestra la probabilidad predicha de poseer un auto mediano o grande sobre la base de la edad.
Las observaciones individuales aquí presentan fluctuaciones dentro de su espacio. Esta persona, por ejemplo, en la fila 256, no tiene un valor en el eje Y. En cambio, indicó que conducía un automóvil mediano, por lo que se ubica en la sección mediana. Esta fluctuación se realiza para obtener una idea precisa de la proporción de individuos que pertenecen a una categoría particular. Para colorear nuestros puntos, podemos hacer clic derecho y seleccionar la leyenda de la fila. Aquí, seleccionaré el tamaño del automóvil como leyenda de la fila y haré clic en Aceptar. JMP coloreará los puntos según el tamaño de los automóviles. Para obtener resultados estadísticos sobre si la edad predice el tamaño del automóvil, podemos desplazarnos hacia abajo hasta la sección de estimación de parámetros y observar la estimación de parámetros para la edad. Aquí vemos que tenemos un efecto estadísticamente significativo de la edad en la pertenencia a la categoría de un individuo.
