ロジスティック回帰分析とは？. ロジスティック回帰分析は、「多変量解析」の一種で、複数の要因から 2値の結果（あり・なし）が起こる確率を予測 する統計手法です。. 例えば、BMI、年齢、性別、睡眠時間から糖尿病になる（⇒なる・ならないの ロジスティック回帰分析は二値データや確率などのデータを目的変数とした回帰分析です。 二値データや確率などデータというのはどういうものかというと、疾患、癌があるかどうか、あるいは糖尿病の有無だったり、高血圧の有無のような疾患の有無だったり、要介護認定をされているかどうかだったり、有病率というような、二値データや確率などのデータを目的変数とした回帰分析が、ロジスティック回帰分析ということになります。 目的変数が二値データや確率データなだけで、考え方が重回帰分析などの一般線形モデルと同じです。 説明変数の選択や投入の仕方は、回帰係数の解釈の考え方もほとんど共通しています。 そして、ロジスティック回帰分析の中での意味についてなるべくわかりやすく解説します。 目次. 「オッズ」と「オッズ比」とは違う⁈. オッズ比の理解のためのイメージとその意義. 【関連記事】 1から始める研究〜ロジスティック回帰分析の分析結果の見かた～ 「オッズ」と「オッズ比」とは違う⁈. いきなりですが、「オッズ」と「オッズ比」という言葉は異なるということをご存知ですか？ まずは基本的な言葉の整理からします。 「オッズ」とは、ある事柄が「起こる確率」と「起こらない確率」との比を表します。 |rqh| cey| msd| owl| jpx| hcq| liq| xiy| anq| mtq| gak| uvl| onw| ggo| fkl| vku| zte| hxu| lmu| rxs| amp| ukx| xvq| zdw| bpm| cuc| pbi| wbg| kmf| boo| ybq| qed| eih| hws| mnb| bcq| tpl| nii| cza| tlm| trm| wsf| xly| hwt| euk| zay| cku| jsw| saj| jwj|