二項ロジスティック回帰
2 項ロジスティック回帰は、2 つの結果を持つカテゴリー応答変数のイベント確率をモデル化する場合に最も役立ちます。 例:
- あるカタログ会社が、売上につながるメールの比率を増加させたいと考えています。
- 医師は、がんの可能性がある腫瘍を正確に診断したいと考えています。
- ローン担当者は、次の顧客が債務不履行になる可能性が高いかどうかを確認したいと考えています。
もっと詳しく知りたい方は、Standard Edition回帰>バイナリ・ロジスティック回帰をご覧ください
二項ロジスティック回帰プロシージャーを使用すると、カタログ会社は、応答の可能性が最も高い人にメーリングを送信したり、ガンが良性か悪性かを医師が判断したり、ローン担当者が特定の顧客にクレジットを拡大するリスクを評価したりすることができます。