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采用Minitab进行logistic回归分析
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麦哲思科技任甲林
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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。
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麦哲思科技(北京)有限公司总经理 敏捷性能合弄模型评估师 认证的Scrum Master 认证的大规模敏捷顾问SPC CMMI高成熟度主任评估师 COSMIC MPC,IAC 成员,中国分部主席
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当下,就是现在。
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