ロジスティック回帰分析
SPSSで共線性の診断としてVIFを計算する方法。 二項ロジスティック回帰分析の場合。
教科書的には何を計算するかは決まっているが、論文にどの数値を掲載するかは決まっていない。 そういうときは、実例をもとに、まねするのが良いが、最低限の目安を示す。
ロジスティック回帰の結果で出力される、Analysis of Deviance(EZR)、モデル係数のオムニバス検定(SPSS)、モデル全体の検定(JMP)とは何か? モデルの統計学的有意性の検定である。 一つ一つ確認していく。
ブートストラップとは、小さいサンプルを復元抽出で何度もサンプリングして、疑似的に何度も試行したことにして、その結果から推定値の直接的な95%の範囲を求めたりする方法。 ブートストラップを使ったロジスティック回帰分析の方法をご紹介。
線形回帰の種類をわかりやすく解説。
ロジスティック回帰の回帰診断の一つにROC曲線を活用する方法がある。 ロジスティック回帰モデルを多変量で行えば多変量ROC曲線となる。 モデルごとに算出されるROC曲線を比較するにはどのようにすればよいか?
SPSSでロジスティック回帰を実行すると方程式中にない変数という表が現れる。 あれはいったい何なのだろうか?
SPSSでロジスティック回帰を実行するときに調整変数をだんだん増やしていきたい時がある。 そんなときはブロックを使うと便利。
統計ソフトRに組み込みのタイタニック号の生存・死亡データで、生存・死亡に関するロジスティック回帰分析と、独立変数の多重比較を実行してみる。 今から100年以上前の未曽有の大惨事の鎮魂を祈りつつ、解析してみる。
タイタニック号は、いまから100年以上前の1912年4月14日の夜、氷山に激突し、北大西洋の底に1,500名以上の命と一緒に沈んだ。 乗客乗員の生存・死亡のデータを用いて、ロジスティック回帰分析を実行してみる。 未曽有の事故のデータを胸に刻むべく、真摯に取…
独立変数が連続量のロジスティック回帰モデルの場合、サンプルサイズはどのように計算するのか? 統計ソフトRでスクリプトを書いてみた。