Minitab17
MBA调查.MTW
在电脑桌面上找到如下图所示红色框处的图标，用鼠标左键双击，打开它。
打开软件之后，我们把鼠标移动到文件菜单上，左键单击文件件菜单，然后找到“打开工作表”菜单，左键单击打开它。
在寻找范围栏上点击向下按扭，找到Minitab安装目录下的样本数据目录，然后在文件名称栏内输入'MBA调查.MTW',左键单击打开按扭
左键选择统计 ---> 回归 ---> 二进制 Logistic 回归 ---> 拟合二进制 Logistic 模型。
在响应中，输入 AmEx，在连续预测变量中，输入GMAT 现金 年收入； 在类别变量下，输入最高学历。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； 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。
选择 统计 ---> 回归 ---> 二进制 Logistic 回归 ---> 拟合二进制 Logistic 模型。
在响应中，输入 MC；在连续预测变量中，输入GMAT 现金 年收入；在类别预测变量下，输入性别 最高学历。 单击模型， 单击默认值。 15 在每个对话框中单击确定。
左键选择统计 ---> 回归 ---> 二进制 Logistic 回归 ---> 重叠等值线图
单击 >>按钮以选择这两个可用响应；在变量下的 X 轴中，选择年收入； 在变量下的 Y 轴中，选择现金； 单击设置， 在保持类别变量在下，对于性别选择“女性”。单击确定，
单击等值线。按如下所示填写表的低和高列，然后在每个对话框中单击确定。响应 低 高MC 0.9 1AmEx 0.9 1
我们得出以下结果：
解释结果图中白色区域显示的值组合表示，学生有 American Express 卡的概率和信用卡的概率均大于 90%。保持水平显示，该图针对的是具有平均 GMAT 分数且其最高教育水平为学士学位的女学生。