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★予防と審美専門★【小林歯科クリニック】
by ＤＩＡＲＹ
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■ロジスティック回帰分析
ロジスティック回帰分析とは･･･
ベルヌーイ分布に従う変数の統計的回帰モデルの一種です。
連結関数としてロジットを使用する一般化線形モデル(ＧＬＭ)の一種でもあります。
要は、ロジスティック回帰分析は発生確率を予測する手法なのですが、線形回帰分析が量的変数を予測するのに対して、予測結果が ０ から １ の間を取るように、数式やその前提に改良が加えられています。
０ から １ の間ということは、例えば ０.４ のような確率で予測を行うということになります。
そしてそのために従属変数(被説明変数)に ２値の質的変数を用いています。
例えばある商品の購入有無(Yes or No)のように、２値しかとりえない値を従属変数の実績値として用い、説明変数を用いてその発生確率を説明するという構造になっています。
･･･といった概念を学んだ後、上野の街に消えて行ったのでありました♪
08月04日(土)
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