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ロジスティック回帰分析

 

 説明変数(x)から応答変数(y)を予測しようとする分析方法を回帰分析という.例えば,父親の身長(説明変数)から子どもの身長(応答変数)を予測する場合などである.よく見る回帰分析では,応答変数として身長や血圧値などの連続データ(計量可能なデータ)が用いられる(線形回帰分析).これに対して,応答変数として二値の分類データ(例えば疾病のあり/なし,手術後の患者の生存/死亡など)を用いて,説明変数の種々の値に対する応答変数の発生確率を推定しようとする手法がロジスティック回帰分析である.(2015.07.FYI)


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