多重ロジスティックモデル
多重ロジスティックモデル Last modified: Jan 07, 2004 外的基準変数が，ある事象があったかなかったかのような0 / 1 型のデータの場合に，重回帰式を求めると，予測値は負の値や 1 以上の値をとるので不適当である。このような場合には（ 2 ）式のようなロジスティックモデルが適用できる。 ある事象が発生する確率を $P$ としたとき，$\displaystyle \frac{P}{1 - P}$ はオッズ，その対数をとった $\log\left (\displaystyle \frac{P}{1 - P } \right )$ はロジットまたは対数オッズと呼ばれる。 ロジットが独立変数の線形結合式で表せるとするのがロジスティックモデルである。 \[ \log\left (\displaystyle \frac{P}{1 - P } \right ) = b_
R による統計処理
「Rによる統計解析」 オーム社 刊 サポートページ 目次 第1章 Rを使ってみる 第2章 データの取り扱い方 第3章 一変量統計 第4章 二変量統計 第5章 検定と推定 第6章 多変量解析 第7章 統合化された関数を利用する 第8章 データ分析の例 付録A Rの解説 付録B Rの参考図書など はじめに R とは何か，何ができるかのリンク集（日本のもののみ） R を使うためにはどうしたらいいの？ データなどの読み書き R の定石（R に限らずプログラミングの定石も） R を使って実際に統計解析をする AtoZ 一連の流れ データファイルの準備をする 分析してみる 分析結果を LaTeX で処理したり，ワープロに貼り込んだりする 道具立て 連続変数データをカテゴリーデータに変換 カテゴリーデータの再カテゴリー化 度数分布表と度数分布図の作成 散布図・箱髭図の描画 クロス集計（独立性の検定，フィ
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