Un visor de modelos permite generar un modelo de regresión logística mediante la función Puntuación de tendencia.
El visor de modelos muestra los coeficientes de ponderación de cada variable de entrada (incluido el término constante) y su rango de errores estadísticos. Las variables de entrada que muestran un coeficiente absoluto alto y un margen de error pequeño son los predictores más significativos del modelo.
Apertura de un gráfico de visor de modelos
Las variables de entrada con un coeficiente >= 1 son influencias positivas en el modelo de propensión. Los coeficientes que son < 1 son influencias negativas en el modelo de propensión. El intervalo definido entre paréntesis es el error e indica la coherencia de la variable de entrada en la población correcta.