ロジスティック回帰分析とは？用途、計算方法をわかりやすく解説！-GMOリサーチ
ロジスティック回帰分析は、いくつかの要因（説明変数）から「2値の結果（目的変数）」が起こる確率を説明・予測することができる統計手法で、多変量解析の手法の１つです。 マーケティングでもよく使われています。 ◆ロジスティック回帰分析の利用シーン 顧客がどのような理由で商品を購入するのか可能性を分析する ある病気になるリスクを、生活習慣などの複数の要因から予測する どのチャネルの広告配信が最も効果的かを調べる この記事では、ロジスティック回帰分析の意味、他の回帰分析との違い、用途、計算方法、オッズの用い方などを分かりやすく解説していきたいと思います。 ロジスティック回帰分析は、いくつかの要因（説明変数）から「2値の結果（目的変数）」が起こる確率を説明・予測することができる統計手法です。 2値とは、試験の合格／不合格のように答えが2つしかない値のことを言います。 具体例を見ていきましょう。 たとえ
【3分で分かる！】微分の仕方・導関数の意味と求め方 | 合格サプリ
はじめに 微分と積分は、高校数学では最も苦手な人が多い分野の一つです。 しかし、微分・積分は共通テストでも必ず出題される分野で、特に理系なら避けて通ることはできません。 今回は微分の基本の基本。導関数を定義通り求める方法について解説します！ 最後には理解を深めるための練習問題も用意しました。 ぜひ最後まで読んで、導関数についてマスターしてください！ 導関数とは？導関数とその意味をわかりやすく解説 ここでは微分の定義と「導関数とは何なのか」について説明していきます。 導関数の意味そのものが入試で問われることはありませんが、これを知っていれば今後の微分の学習をする上で理解が深まるはずです。 まずは微分の定義から。 微分とは、変数の微小な変化に対応する、関数の変化量を求めることです。 言葉だけだと難しいので図で解説してみます。 関数\(f(x)\)の\(x=a\)の点と\(x=a+h\)の点を結
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