多重ロジスティック回帰2つ以上の連続変数またはカテゴリ変数とカテゴリ変数の関係をモデル化するために使用します。説明変数の異なる値における事象の発生確率を推定するのに役立ちます。
適合モデルを用いた多重ロジスティック回帰
- 開いている JMP ®データ テーブルから、 [分析] > [モデルの適合]を選択します。
- [列の選択]からカテゴリ変数をクリックし、 [Y]をクリックします (名目変数には赤いバー、順序変数には緑のバーが表示されます)。
- 「列の選択」から説明変数を選択し、 「追加」をクリックします。
- 「モデルの実行」をクリックします。デフォルトでは、JMPは次の結果を表示します。
- 反復履歴 (表示されていません)。
- モデル全体のテスト。
- 適合性の欠如（図示せず）。
- モデルのパラメータ推定値。
- 効果尤度比検定（図示せず）。
ヒント:
- 応答が順序尺度の場合、順序ロジスティックモデルが適合されます。応答が名義尺度の場合（この例のように）、名義ロジスティックモデルが適合されます。
- 予測された確率をデータ テーブルに保存するには、上部の赤い三角形をクリックし、 [確率の式の保存]を選択します。
- グループ化されたデータまたは要約されたデータにモデルを適合させるには、 「適合モデル仕様」ウィンドウの「頻度」を使用して、応答の各レベルの頻度 (カウント) を含む変数を指定します。
- 説明変数が予測確率に与える影響を確認するには、赤い三角をクリックし、 「プロファイラー」を選択します。予測プロファイラーで、変数の赤い縦線をクリックしてドラッグし、水準または値を変更します。予測確率が表示されます。
Car Poll.jmp (Help > Sample Data Folder)Car Poll.jmp (ヘルプ > サンプルデータフォルダ)
詳細については、 JMP ヘルプの「線形モデルの適合」>「ロジスティック回帰モデル」を参照してください。
基本的なデータ分析とモデリング
