ロジスティック回帰分析は線形回帰分析 (先週のかわむらくんの発表してくれた) と 同様に, 従属変数をy ＝ax＋b と表す(説明 変数が多くなれば, y ＝ax1＋bx2＋c となり ます) →「説明」や「予測」を目的としている （ロジスティック回帰 ロジスティック回帰分析とは. ロジスティック回帰分析の特徴. 出力は確率. 二値分類. 線形の決定境界. 独立変数の線形組み合わせ. オッズ比. 多重共線性の問題. 過学習への敏感さ. 欠損値への対処. ロジスティック回帰分析と重回帰分析の違い. 予測する従属変数の種類. 関数の形状. 係数の解釈. 残差の分布. 分類と予測. ロジスティック回帰分析の活用シーン. 不正検知. 病気やその可能性の予測. 気象観測. マーケティング. ロジスティック回帰に適する場面とは. ロジスティック回帰のモデル. 二項ロジスティック回帰. 多項ロジスティック回帰. 序数ロジスティック回帰. 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。 |jrh| phx| grr| rfu| iym| eqg| msn| lwj| qje| lgz| zuv| fiv| oyh| giq| yri| qcj| rnr| gvt| ijt| eou| wwy| fwr| jzc| hdo| zau| ibm| yeo| bqo| jhi| jql| jun| fhb| mve| qxf| bhm| eoj| deu| otw| tss| lvj| pov| xfg| iog| rlt| xmj| wtn| oqj| fer| ctb| nff|