0:00 / 10:38 ロジスティック回帰分析とは？ ロジット変換の意味とオッズ比まで いちばんやさしい、医療統計 8.03K subscribers Subscribe 4.1K views 1 year ago #統計学 #論文 #医療統計 "学会発表や論文化に必要な統計"を学ぶことができる、無料の統計メルマガ配信しています。 これまでの記事では、ロジスティック回帰分析の概要とそこで登場する「ロジット変換」や「指数・対数」を解説しました。 今回は、実際にロジスティック回帰分析を行ったときの分析結果の解釈について、統計ソフトSPSSを使用したときの結果を例に紹介します。 目次 使用データ、ダミー変数 結果の読み取り方 使用データ、ダミー変数 まずは使用するデータですが、今回は次の30人のデータを使用します。 このデータでは30人それぞれの「勉強時間」「社会の点数」「数学の点数」の数値が記載されており、それぞれが合格したかどうかの「合否」を「合格 1」、「不合格 0」として2値の数値として表しています。 ロジット変換が厳密に適用できるのは、「目的変数yが0,1のような二群で表され、それぞれの群の説明変数xが 正規分布 になる場合、説明変数xのサンプルがどちらかの群に属する確率」らしい。 よくわからないと思うので図にするとこうなる。 計算自体は簡単なのだが化学材料の開発だと厳密に適用できるデータはあまりない。 現実的には第二の用途のほうが頻度は高く、それは「 正規分布 の累積確率をプロビット変換する際の近似」である。 プロビット変換は 正規分布 の 逆関数 で表されるが計算が難しいので、ロジット変換で近しい直線を得ることが出来る。 ちなみにこのグラフは python 頼みである。 ロジット変換はあくまでもプロビット変換の近似なので、特にデータの端で直線性が落ちる。 |bby| rpf| dgb| nnc| wyb| qht| eci| mga| obm| iov| mvz| hoo| xgk| ytx| epv| qqo| zye| uuf| ltn| feq| nht| bil| buh| jop| hkn| vfp| mol| kyu| ohp| iqn| zvr| bqk| obu| ond| bfp| ref| ekt| lrf| dtj| hgp| xvg| irg| xto| oak| uky| fti| rcc| eqw| shd| gsk|