ロジスティック分析

カテゴリカルなY変数と連続尺度のX変数の関係を調べる

「ロジスティック」プラットフォームは、カテゴリカルな応答変数（Y）の確率を、連続尺度の説明変数（X）にあてはめます。モデルをあてはめた結果、各X値における応答変数の確率を予測する式が作成されます。「ロジスティック」プラットフォームは、「二変量の関係」プラットフォームのうち、応答変数が名義尺度もしくは順序尺度で、説明変数が連続尺度の場合に実行される分析です。応答変数が名義尺度のときには名義ロジスティック回帰、順序尺度のときには順序ロジスティック回帰が行われます。

• 名義ロジスティック回帰では、応答変数の値ごとに、各値が生じる確率のロジスティック曲線が計算されます。

• 順序ロジスティック回帰では、応答変数の値が与えられた値以下になる確率がモデル化されます。そのため、ロジスティック曲線は1つだけ計算され、それを水平に移動させることですべての順序カテゴリの確率が推定されます。このモデルは、名義ロジスティックよりも複雑でなく、順序尺度の応答変数に適しています。

ロジスティック回帰の例 

目次

ロジスティック回帰の概要

名義ロジスティック回帰

順序ロジスティック回帰

名義ロジスティック回帰の例

「ロジスティック」プラットフォームの起動

データ構造

「ロジスティック」レポート

ロジスティックプロット

反復履歴

モデル全体の検定

あてはめの詳細

パラメータ推定値

「ロジスティック」プラットフォームのオプション

ROC曲線

確率の計算式の保存

逆推定

ロジスティック回帰の別例

順序ロジスティック回帰の例

ロジスティックプロットの例2

ROC曲線の例

十字ツールを使用した逆推定の例

［逆推定］オプションを使用した逆推定の例

「ロジスティック」プラットフォームの統計的詳細