ロジスティック判別分析：ロジットの正負により2値判別

ロジスティック回帰分析は、ロジット（対数オッズ）の部分の符号を予測し、判別に用いることができます。

このときのロジスティック回帰分析を、ロジスティック判別分析とも呼びます。

ある２つの検査値ＡおよびＢを用いて、冠動脈性疾患の発症の有無を判別することを検討します（０：正常、１：発症）。

最尤推定法により回帰係数を推定

この場合、

となり、Ｚが負ならば正常、正ならば発症と予測します。

G列はロジット、セルG3には　＝$D$14+$D$15*E3+$D$16*F3 が入ります。

H列は対数尤度、セルH3には　＝D3*G3−LN（1＋EXP(G3)） が入ります。

回帰係数を変化させ、対数尤度の和、セルH14をソルバーで最大化します（最尤推定法）。

ロジットに得られた回帰係数を代入した結果がＪ列のZで、これがマイナスの場合正常、プラスの場合発症と予測します。

１０例中９例は正しく予測し、１例で正常を発症と誤って予測しています。

これを、誤判別率１０％という言い方をします。１０回中１回しか間違えないので、まずますの判別精度です。

ロジスティック判別分析においても、最尤推定法（最尤法）により回帰係数を求めます。