二进制回归模型曲面图的示例
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这些数据是学期开始时对某个 MBA 班进行的调查的结果。数据中包含部分关于学生的教育和经济情况的特征数据，并用它们来检验学生有哪些信用卡。

1    打开工作表“MBA调查.MTW”。

2    选择统计 > 回归 > 二进制 Logistic 回归 > 拟合二进制 Logistic 模型。

3    在响应中，输入 AmEx。在连续预测变量中，输入现金 年收入。在类别预测变量下，输入最高学历。

4    单击模型。在预测变量中，突出显示现金。在按阶数排列项的旁边，单击添加。

5    在预测变量中，突出显示现金和年收入。在按阶数排列交互作用的旁边单击添加。在每个对话框中单击确定。

6    选择统计 > 回归 > 二进制 Logistic 回归 > 曲面图。

7    单击设置。在保持类别变量在中，将设置改为硕士。在每个对话框中单击确定。

图形窗口输出

解释结果

当现金额最高和年收入最低时，曲面处于峰值。学生携带的现金越多、年收入越低，学生持有 American Express 卡的可能性越大。对于此数据，没有值接近 400 现金值和 0 收入值。曲面图平坦的区域是进行外推的位置。

该预测仅针对最高教育水平为硕士学位的学生。要查看其他最高教育水平学生的模型，请更改设置中的保持值。

请记住，此图是以模型方程为基础的。在解释图之前，应该确保模型是合适的。