統計解析道具箱

ロジスティック回帰分析は、特に2値の分類・判別に利用される多変量解析手法です（二項ロジスティック回帰）。ロジスティック回帰から得られるモデルや各独立変数が有意かどうかを調べ、有意ではない独立変数はモデルから除外し、またその他の候補となる独立変数をモデルに投入し、試行錯誤を繰り返しながら予測モデルを構築していくのは、基礎的な線型回帰分析と同じです。 線型回帰分析の場合、モデルの説明力（寄与率）を調べるためにR2乗という指標を利用しますが、ロジスティック回帰ではR2乗値は計算されません。一応、R2乗値に相当する擬似R2乗という指標がありますが（Nagelkerke R2乗）、線型回帰におけるR2乗ほどには役に立ちません。 その他、ロジスティック回帰のモデルの適合度を調べるための方法として、HosmerとLemeshow（ホスマー・レメショウ）の適合度検定を用いることもあります。これは、回帰式の

[takeshou]

メモメモ。

[ozapro18]

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