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統計学におけるロジスティック回帰分析の考え方【統計解析講義基礎】 | 統計解析 - Python・R・エクセルを使った講義で最速マスター

統計学におけるロジスティック回帰分析の考え方【統計解析講義基礎】

統計学におけるロジスティック回帰分析の考え方【統計解析講義基礎】


統計学におけるロジスティック回帰分析の考え方【統計解析講義基礎】

 

ロジスティック回帰分析は、独立変数が質的(性別など)あるいは量的(テストの点数など)で、従属変数が二分されるものである場合に用いられます(もし従属変数が連続的であれば、重回帰が用いられるでしょう)。

 

ロジスティック回帰分析は独立変数が2つ以上の水準をもつときにも拡張され、それは多項ロジスティック回帰とよばれます。

 

高校を卒業した生徒と中退した生徒を比較する研究を計画したとしましょう。

 

卒業か中退かという状態が従属変数です。

 

独立変数には、性別、IQ、友だちの数が含まれています。

 

これらのデータから、ロジスティック回帰分析によって他の変数を制御したうえで、ある独立変数の値が増加することが学校を中退する確率をどれほど上げるか、ということを明らかにします。

 

ここで、卒業か中退かという状態の予測において、変数の相対的な重要度が特定されます。

 

さらに、ロジスティック回帰分析は独立変数のスコアをもとにした、学校中退のリスクを特定することができ、分類モデルを発展させるためにも使われます。

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統計学におけるロジスティック回帰分析の考え方【統計解析講義基礎】

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