ロジスティック回帰モデルは、バイナリ(2項)分布の応答変数の値を予測するために使用します。ロジスティック回帰分析は、オッズ比の自然対数を説明変数の線形組み合わせとしてモデル化します。この手法により、個々のオブザベーションが目的の階層に属する確率にロジスティック回帰モデルを近似させることができます。
ロジスティック回帰モデルには、カテゴリ応答変数と少なくとも1つの効果変数または交互作用項が必要です。カテゴリ応答変数に、2つ以上の目的の階層が含まれる場合には、SAS
Visual Statisticsに、目的の階層の選択を促すプロンプトが表示されます。つまり、SAS Visual Statisticsでは、その目的の階層にあるすべてのオブザベーションをイベントとして処理し、その他のオブザベーションを非イベントとして処理します。