顺序 Logistic 回归
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使用顺序 Logistic 回归对顺序响应变量执行 Logistic 回归。顺序变量是有三个或更多可能水平并有自然顺序的类别变量，如非常不同意、不同意、中立、同意、非常同意。使用迭代重加权最小二乘算法拟合具有一个或多个预测变量的模型，以得到参数的极大似然估计 [27]。

假设回归线平行，因此，对每个协变量计算了一个斜率。在这个假设无效的情况下，名义 Logistic 回归更适用，因为它生成单独的 logit 函数。

对话框项

响应：如果响应数据作为原始数据输入或作为两列输入（一列包含响应值，一列包含频率），则选择此项。然后在文本框中输入包含数字响应值的列。

频率（可选）：如果数据按两列输入（一列包含响应值，另一列包含频率），则在文本框中输入包含频率的列。

模型：指定要包含在模型中的项。

因子（可选）：指定预测变量中的哪些是因子。Minitab 假定模型中所有变量均为协变量，除非在此指定为因子。连续预测变量必须作为协变量进行建模；而类别预测变量必须作为因子进行建模。