Regressione logistica binaria
La regressione logistica binaria è più utile quando si desidera modellare la probabilità di evento per una variabile di risposta categoriale con due esiti. Ad esempio:
- Una società di catalogo vuole aumentare la percentuale di invii che si traducesse nelle vendite.
- Un medico vuole diagnosticare con precisione un tumore eventualmente canceroso.
- Un addetto al prestito vuole sapere se il cliente successivo è probabilmente predefinito.
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Utilizzando la procedura Binary Logistic Regression, l'azienda di catalogo può inviare mailing alle persone che hanno più probabilità di rispondere, il medico può stabilire se il tumore è più probabile che sia benigno o maligno, e l'agente di prestito può valutare il rischio di estendere il credito a un determinato cliente.