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● ロジスティック回帰とは みなさんこんにちは。 さて、今日はロジスティック回帰というものを取り上げます。 前回の項目で回帰、というものをやりました。 単回帰や重回帰によってデータの変化の傾向を見る、そういうものでしたよね。 しかし、実際の動物データを扱う場合、データによっては一つ問題点があります。 それは、「データに一定の上限値が存在する。」ということです。 少し想像してみましょう。 ブタを飼育し、その体重を計測していた場合、ブタの体重は無制限に増加する事は考えられませんよね。 もしくは自分の身長や体重を思い浮かべてみるともっと分かりやすいでしょうか。 このような一定の上限値が存在するデータの場合、予測されるグラフは以下のようになります。 このような、Ｓ字状の曲線を描いたグラフをロジスティック（成長）曲線と言います。 このように定めたロジスティック曲線にデータを当て

● はじめに みなさんこんにちは。 先の分散分析は長々とした説明になってしまいましたが、理解度の方はいかがだったでしょうか？ 統計は如何に目に見えないものを目に見えるようにするかの手法を追及してきた歴史があります。 今回はまた歴史が少し進んだお話。 多重比較検定というものを扱います。歴史とともに分散分析から少し進んだ、先の統計の手法をお感じあれ。 ● 多重比較検定とは 分散分析は、帰無仮説を棄却することにより、要因中に影響を与えているものがある、という結論を導き出すことができました。しかし、観測値に影響を与えている要因の度の水準間に差があるのかは分かりません。 例えば、分散分析で出した、趣味と睡眠時間の例を取って見てみましょう。 このとき分散分析では「趣味は睡眠時間に影響している」ことがわかりましたよね。 しかし、どの趣味の間で差が生じているのだろうというところは分からなか