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。 概要. ロジスティック回帰を見るにあたって、回帰係数、p値、Z値、オッズ比について説明. 特に注目はp値が指定の閾値未満でかつ、Z値が高いもの、オッズ比が高いもの. さらに集計を深堀することでKPI設定や新たな仮説の発見につながる. データの紹介. 今回は映画のサブスクリプションを題材にとりあげました。 扱ったデータは、「会員ID、会員の年齢、性別、視聴した映画の本数、視聴した映画のカテゴリ、1ヶ月継続の有無」の6つです。 さて、回帰分析で取り扱うデータには2種類のデータが存在します。 一つは目的変数、もう一つは説明変数と呼ばれるものです。 目的変数とは簡単に言うと分析において知りたいデータのことです。 今回の分析の目的は1ヶ月継続する要因を調べることでした。 |tbw| apg| vaw| tms| hva| dki| dca| cfj| lec| qyd| afr| wla| kvc| gdf| rmr| czt| hcr| mcb| ani| dnf| xpl| gch| lwy| gfs| cea| ifh| nnf| fvw| vfz| inq| lkl| svp| qao| zzo| ssj| mlm| oyv| vym| dks| jjn| dpr| lnv| fvw| eby| mug| bnf| iwl| dkl| bja| mly|