采用Minitab进行logistic回归分析

发布于 2024-10-01

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麦哲思科技任甲林

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文章摘要

在分析非定比或定距变量Y的因果关系时，logistic回归是必要的工具。logistic回归是一种广义线性模型，可分为三大类：二元、多元和顺序logistic回归。

二元logistic回归中，对事件发生的概率p进行logit变换，从而构建一个概率与线性预测变量的关系模型。多元logistic回归则是通过比较不同事件概率的对数差值来构建模型。顺序logistic回归适用于定序数据的情况，将多个等级之间的比较拆分为多个二元回归模型。

以Minitab软件中的顺序logistic回归分析为例，研究了客户满意度与缺陷密度及项目生命周期模型之间的关系。客户满意度为定序刻度，包含五个等级，使用有序logistic回归来建立模型。

分析结果表明，可以根据缺陷密度和生命周期模型预测不同满意度等级的概率。例如，使用瀑布模型的项目，当累计测试缺陷密度为1时，可以预测出不同客户满意度等级的概率。

麦哲思科技任甲林

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