Binäre logistische Regression
Die binäre logistische Regression ist besonders nützlich, wenn Sie die Ereigniswahrscheinlichkeit für eine kategoriale Antwortvariable mit zwei Ergebnissen modellieren möchten. Beispiel:
- Ein Katalogunternehmen möchte den Anteil der Mailings, die zum Umsatz führen, erhöhen.
- Ein Arzt will einen möglicherweise krebsartigen Tumor genau diagnostizieren.
- Ein Kreditsachbearbeiter möchte wissen, ob der nächste Kunde wahrscheinlich versagt.
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Mit dem Verfahren der binären logistischen Regression kann das Katalogunternehmen Mailings an die Personen senden, die am wahrscheinlichsten darauf reagieren, der Arzt kann feststellen, ob der Tumor eher gutartig oder bösartig ist, und der Kreditsachbearbeiter kann das Risiko einer Ausweitung des Kredits auf einen bestimmten Kunden bewerten.