私立高：３割無償化 年収７６０万円未満対象、都が来年度 | 毎日新聞
東京都の小池百合子知事は１６日、２０１７年度から都内在住の私立高生の約３割を対象に授業料を実質無償化すると発表した。世帯年収７６０万円未満（夫婦と子供２人のモデル世帯の場合）の生徒約５万１０００人を対象に、年間授業料の平均額にあたる４４万２０００円を上限に国と合わせて補助する。都外の高校に通う生徒も対象にする。１７年度予算で現行の助成金に７５億円を上乗せする。 私立高の授業料無償化は大阪府などが先行しているが、対象世帯年収の幅広さは全国トップクラスとなる。都によると、都内の平均年収約６５０万円を基準に、平均以下の家庭の負担軽減を重視した。小池知事は昨年７月の知事選で給付型奨学金の拡充を公約に掲げていた。
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順序ロジスティック回帰：読む・分析する・書く | 文献紹介 - IKEUCHI UI
統計分析によって予測したい変数が，順序尺度かつ多値（3種類以上）の場合，順序ロジスティック回帰（Ordered Logistic Regression）を行います。この記事では，順序ロジスティック回帰を行っている論文を読み，実際に分析して，論文を書く際に参考になった書籍やスライドを紹介します（＊順序ロジスティック回帰の説明ではなく，文献の紹介です）。 以下では，主に内田治著『SPSSによるロジスティック回帰分析』【初版】を参照して，補足的にその他の文献を紹介していきます。 1. 論文を読む そもそも，「この論文を読みたい！」と思って順序ロジスティック回帰を学び始めました。目的変数が順序尺度であっても，間隔尺度とみなして重回帰分析を行っている研究も見かけますが，こちらの論文では順序ロジスティック回帰分析を行っていました。 Sayogo, Djoko Sigit; Pardo, Theresa
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ロジスティスク回帰分析 ロジスティスク回帰分析 2014/4/30 教育学研究科M1 柳岡開地 1 はじめに はじめに 統計が苦手な人による統計が苦手な人への 説明にしたい (すごーく分かっている人の 説明は, 逆に分かりにくい) クリティカルな質問には面食らいます 自分の研究を材料に, 架空のデータでロジス ティク回帰分析を実践してみた (一種の宣 伝でもあるのです！) 2 回帰分析と同じところ 回帰分析と同じところ 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分析は, もともと疫学 研究において複数個存在する「リスクファ クター」を検討するために用いられた)
統計学入門−第5章
(a) 2つの変数が計量尺度の時 最も基本的であり、図5.5.2の左上の図のように普通の回帰直線を求め、その回帰係数の検定および推定を行います。 そして回帰直線の当てはまり具合を表す指標として寄与率を求めます。 (→5.1 相関係数と回帰直線 (2)回帰分析) (b) 説明変数が順序尺度で目的変数が計量尺度の時 この場合は順序尺度のデータを適当に計量尺度化し、それを用いて回帰分析を行います。 説明変数は確率変数ではないため、目的変数との関係が直線的であり、かつ実質科学的に妥当なものであればどのように計量尺度化してもかまいません。 (→5.1 相関係数と回帰直線 (2)回帰分析) (c) 説明変数が計量尺度または順序尺度で目的変数が順序尺度の時 この場合は順序尺度を適当に計量尺度化して回帰分析を適用するか、それとも順序ロジスティック回帰分析を適用します。 順序ロジスティック回帰分析については
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