多変量解析の一種である。線形回帰分析が量的変数を予測するのに対して、ロジスティック回帰分析は質的確率を予測する。

  • ロジスティック回帰分析とは~その概要とエクセルやRによる例~

ロジスティック回帰分析とは~その概要とエクセルやRによる例~

多変量解析の一種である。線形回帰分析が量的変数を予測するのに対して、ロジスティック回帰分析は質的確率を予測する。

■ロジスティック回帰分析(Logistic regression)
ロジスティック回帰分析(Logistic regression)」とは、多変量解析の一種である。線形回帰分析が量的変数を予測するのに対して、ロジスティック回帰分析は質的確率を予測する。ロジスティック回帰分析は量的変数から質的変数を予測するが、予測する変数の値(1か0かなど)を予測するのではなく、目的変数が1となる確率を予測する。たとえば、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予測する。

ロジスティック回帰分析は,キャンペーンの反応率や、特定商品の普及率などマーケティングの現場で活用されるほか、土砂災害発生危険基準線の確率を求めたり、理学療法の現場で活用されるなど、気象、医療分野でも活用されている。

ロジスティック回帰分析は、Excel(エクセル)Rを利用して実行する。事は次のとおり。

■Excel(エクセル)によるロジスティック回帰分析の例
Excel(エクセル)を利用したロジスティック回帰分析の一として、WEBの閲覧経験と試験勉強に費やした時間が試験の合否に与える影響を調べる方法は次のとおり。
https://software.ssri.co.jp/statweb2/sample/example_7.html

■Rによるロジスティック回帰分析の例
Rを利用したロジスティック回帰分析の一として、医療センターのデータを基づいた「低体重出生とそのリスク因子の関連」を調べる手法は、次のとおり。
http://www.gixo.jp/blog/3200

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