로지스틱 분석

범주형 Y 변수와 연속형 X 변수 간의 관계 분석

로지스틱 플랫폼을 사용하여 로지스틱 회귀 모형을 연속형 X 변수가 있는 범주형 Y 변수에 적합시킵니다. ROC 곡선, 향상도 곡선 및 승산비 추정값을 볼 수 있습니다. 적합 모형은 X 변수의 각 값에 대해 추정 확률을 제공합니다. Y 변수의 특정 확률 값에 대한 X 값을 예측할 수 있는 역추정 예측을 수행할 수도 있습니다.

로지스틱 플랫폼은 X로 Y 적합 플랫폼의 명목형 또는 순서형 대 연속형 분석법입니다. 이 플랫폼에서 명목형 반응과 순서형 반응은 다음과 같이 구분됩니다.

• 명목형 로지스틱 회귀 모형은 명목형 반응 변수의 수준 간에 확률을 분할하는 곡선 집합을 추정합니다. 명목형 로지스틱 회귀 모형의 예가 Figure 8.1의 오른쪽에 나와 있습니다.

• 순서형 로지스틱 회귀 모형은 순서형 반응 변수의 목표 수준보다 작거나 같을 확률을 추정합니다. 이 모형은 정렬된 범주에 대한 확률을 산출하기 위해 가로로 이동된 단일 로지스틱 곡선을 추정합니다. 이 모형은 덜 복잡하며 순서형 반응에 권장됩니다. 순서형 로지스틱 회귀 모형의 예가 Figure 8.1의 왼쪽에 나와 있습니다.

그림 8.1 순서형 및 명목형 로지스틱 회귀의 예 

목차

로지스틱 플랫폼 개요

명목형 로지스틱 회귀의 예

로지스틱 플랫폼 시작

데이터 형식

로지스틱 보고서

로지스틱 그림

반복 보고서

전체 모형 검정 보고서

적합 상세 정보 보고서

모수 추정값 보고서

로지스틱 플랫폼 옵션

로지스틱 분석 보고서

ROC 곡선

역추정 예측

로지스틱 회귀의 추가 예

순서형 로지스틱 회귀의 예

로지스틱 그림의 예

ROC 곡선의 예

역추정 예측의 예

로지스틱 플랫폼에 대한 통계 상세 정보