Minitab17二元Logistic回归优化

本文介绍如何利用Minitab 17中的Logistic回归响应优化器，确定使单个或多个响应变量达到最佳状态的输入参数组合，帮助实现最优过程控制与决策支持。

在电脑桌面找到红色框内的图标，双击左键即可打开。

启动软件后，将鼠标移至文件菜单，点击左键选择打开工作表选项并单击进入。

点击查找范围栏的下拉按钮，选择Minitab安装目录下的样本数据文件夹。在文件名输入框中输入MBA调查. MTW后，点击“打开”按钮以确认操作。

打开统计数据页面，选取回归分析功能，切换到二进制Logistic回归选项，并完成相应的二进制Logistic模型构建。

为了构建一个关于AmEx（信用卡品牌）用户消费行为的预测模型，首先设定响应变量为AmEx，并将其与现金年收入和最高学历作为连续值和分类变量进行考量。接着在数据处理设置中，将现金年收入确定为预测目标，并选择所有相关的特征参数。在此基础上，增加一个交互作用项来探索两者之间的潜在影响。最后，在各个分析选项卡中确认并保存您的设置后，启动模型分析程序开始执行建模运算。

进入统计菜单，选择回归分析，点击二进制Logistic回归，然后拟合相应的模型。

在响应框内输入MC，接着在连续预测变量栏填写GMAT、现金和年收入；选择分类预测变量时，可选性别与最高学历；最后点击模型并选择默认设置后进行确认。

在统计菜单中选择二进制Logistic回归，然后利用响应优化器调整结果。

为了达成目标，AMEX和MC选择了较大的设定值，并直接进入设置界面；MC设定的最小值为而AMEX为接下来，他们分别在各个对话框中确认这些设置，确保了操作的顺利进行。

得出以下结论：

结果解析

这位女性研究生曾获硕士学历，并在GRE总分上斩获，同时携元现金应考，其年收入已逾美元。