ロジスティック回帰 - Wikipedia
ロジスティック回帰（ロジスティックかいき、英: Logistic regression）は、ベルヌーイ分布に従う変数の統計的回帰モデルの一種である。連結関数としてロジットを使用する一般化線形モデル (GLM) の一種でもある。1958年にデイヴィッド・コックス（英語版）が発表した[1]。確率の回帰であり、統計学の分類に主に使われる。医学や社会科学でもよく使われる[要出典]。 モデルは同じく1958年に発表された単純パーセプトロンと等価であるが、scikit-learnなどでは、パラメータを決める最適化問題で確率的勾配降下法を使用する物をパーセプトロンと呼び、座標降下法や準ニュートン法などを使用する物をロジスティック回帰と呼んでいる。 概要[編集] ロジスティック回帰モデルは以下のような形式である。x が入力で、pが確率（出力）、αとβがパラメータ。
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特定サービス産業動態統計調査（METI/経済産業省）
調査対象とする特定のサービス産業の売上高等の経営動向を把握し、短期的な景気、雇用動向等の判断材料とするとともに産業構造政策、中小企業政策の推進及びサービス産業の健全な育成のための資料を得る。 お知らせ ■2025年１月分調査より特定サービス産業動態統計調査（経済産業省が実施）とサービス産業動向調査（総務省が実施）が統合し 「サービス産業動態統計調査（総務省が実施)」となります。 経済産業省の特定サービス産業動態統計調査は2024年12月調査（調査票提出締め切り：2025年1月20日）までの実施となります。 調査対象企業及び調査対象事業所の皆様におかれましては、本調査終了まで、引き続きご協力をお願いいたします。 なお、統合の経緯、新統計調査の内容については「サービス産業動態統計調査」のサイトをご確認ください。 サービス産業動態統計調査のサイト：https://www.stat.go.jp/d
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