ロジスティック回帰の固定効果について - データ分析メモと北欧生活従属変数が0か1を取る離散変数だったり、３つ以上のカテゴリー変数だったりすると、まず思いつくのはロジスティック回帰 (Logistic Regression)、もしくはロジット離散選択モデル (Logit Discrete Choice Models)だと思う。 一方で、パネルデータを扱う場合、よく使われるのは個人の固定効果モデル(Individual fixed effect)だ。時間的に依らない個人の一貫した選択の傾向などがある場合は、その個人の傾向が考慮されないと誤差項に自己相関が含まれるし、個人の傾向が説明変数と相関していると推定された係数にバイアスが生じる。個人の傾向が説明変数と独立だと仮定すると変量効果(Random Effect)モデルでよいが、相関があるなら固定効果モデルで推定するとバイアスがない推定が出来る。（個人の効果を除いた残りの誤差が独立だと仮定して。） これらのパ
