Для анализа данных, где зависимая переменная измеряется в номинальной (дихотомической) шкале, можно использовать различные статистические методы. Одним из наиболее распространенных является логистическая регрессия. Логистическая регрессия применяется для моделирования зависимости между независимыми переменными и вероятностью наличия или отсутствия некоторого события, которое измеряется в бинарном виде (например, наличие или отсутствие болезни, согласие или несогласие с каким-либо утверждением и т.д.). Логистическая регрессия позволяет получить оценки коэффициентов регрессии и оценки вероятности наличия события в зависимости от значений независимых переменных. В логистической регрессии используется логистическая функция, которая принимает значения от 0 до 1 и выражает вероятность наличия события. Логистическая функция имеет следующий вид: p = 1 / (1 + e^(-z)) где p - вероятность наличия события, e - основание натурального логарифма, z - линейная комбинация значений независимых переменных, умноженных на их коэффициенты регрессии. Линейная комбинация значений переменных выражается следующим образом: z = b0 + b1x1 + b2x2 + ... + bnxn где b0, b1, b2, ..., bn - коэффициенты регрессии, x1, x2, ..., xn - значения независимых переменных. Для оценки коэффициентов регрессии и проверки значимости модели используется метод максимального правдоподобия. В результате получается уравнение регрессии, которое позволяет прогнозировать вероятность наличия события и выявлять наиболее важные факторы, влияющие на это событие. Важно отметить, что при использовании логистической регрессии предполагается, что независимые переменные линейно влияют на вероятность наличия события. Если существует нелинейная зависимость между переменными, можно применить различные методы преобразования данных или использовать другие статистические методы, например, деревья решений или нейронные сети. Таким образом, если зависимая переменная измеряется в номинальной (дихотомической) шкале, то можно воспользоваться логистической регрессией для анализа данных и моделирования зависимости между переменными. Логистическая регрессия позволяет получить оценки коэффициентов регрессии и оценки вероятности наличия события в зависимости от значений независимых переменных.