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发布日期: 08/07/2020

使用“选择”平台进行 Logistic 回归的示例

使用“选择”平台

1. 选择帮助 > 样本数据库,然后打开 Lung Cancer Responses.jmp 和 Lung Cancer Choice.jmp

请注意:Lung Cancer Responses.jmp 仅有一列(肺癌)和两行(CancerNoCancer)。

2. 选择分析 > 消费者研究 > 选择

3. 从“数据格式”旁边的列表中,选择多个表,交叉引用

4. 点击选择数据表,选择 Lung Cancer Responses.jmp,然后点击确定

5. 选择肺癌,然后点击特征 ID。

6. 选择肺癌,然后点击添加

7. 取消选中“Firth 偏倚调整估计值”框。

完成的“特征数据”面板 

8. 打开响应数据分级显示项。

9. 点击选择数据表,选择 Lung Cancer Choice.jmp,然后点击确定

10. 请执行以下操作:

选择肺癌,然后点击已选择的特征 ID

选择选择1选择2,然后点击特征 ID 选择

选择计数并点击频数

完成的“响应数据”面板 

11. 打开对象数据分级显示项。

12. 点击选择数据表,选择 Lung Cancer Choice.jmp,然后点击确定

13. 选择吸烟者并点击添加

完成的“特征数据”面板 

14. 点击运行模型

选择建模 Logistic 回归结果 

使用“拟合模型”平台。

1. 选择帮助 > 样本数据库,然后打开 Lung Cancer.jmp

2. 选择分析 > 拟合模型

由于数据表包含一个模型脚本,“模型规格”窗口将自动完成。名义型 Logistic 特质已被选定。

3. 点击运行

拟合模型名义型 Logistic 回归结果 

需要注意的是,“选择”模型中吸烟者*肺癌的似然比卡方检验与 Logistic 模型中吸烟者的似然比卡方检验一致。选择建模 Logistic 回归结果拟合模型名义型 Logistic 回归结果 中显示的报表支持以下结论:吸烟对患肺癌有很大的影响。请参见《拟合线性模型》中的Logistic 回归模型

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