この記事では、統計や機械学習で広く使用されるロジスティック回帰分析について、分かりやすくご説明します。 この記事の後半では、エクセルを使ってロジスティック回帰を実際にやってみますので、ぜひ、試してみてください。 回帰分析とは ロジスティック回帰分析の話に入るまえに ロジスティック回帰分析とは特定の事象が起きる確率を予測することです。 いくつかのデータをもとにして結果を導き出します。 ロジスティック回帰分析では質的変数を予測できるのが特徴です。 質的変数には試験の合格・不合格や好きな色などがあります。 数値データとして直接表せないものが質的変数です。 ロジスティック回帰分析を行うと質的変数の起きる確率を0から1の数字で導き出せます。 たとえば、喫煙本数や飲酒日数といったデータから不健康有無を測るのにロジスティック回帰分析は活用できます。 この場合は、結果が数字の1に近いほど不健康である確率が高いといえます。 また、ロジスティック回帰分析を活用すると各データが結果にどのくらいの影響を及ぼしているのか調べることが可能です。 ロジスティック回帰分析とは？ 初心者向けにわかりやすく解説 2023年12月8日 2023年12月15日 データを深く理解し、予測の精度を高めたい。 そんな初心者のために、分析の世界で必須の「ロジスティック回帰」について、基礎から応用までわかりやすく解説します。 確率をどう予測するのか、数学的な仕組みはどうなっているのか、実際にどのようにデータ分析に利用されるのか、ソフトウェアを駆使したモデリング方法に至るまで、一緒に学びましょう。 目次 非表示 ロジスティック回帰分析の基礎知識 なぜロジスティック回帰が重要なのか 回帰分析とロジスティック回帰の違い 確率をどのように予測するのか ロジスティック回帰の数学的背景 シグモイド関数 最尤法とは 効果的なデータセットの構築方法 |kbl| zvl| kza| xxv| rpz| rwz| hwn| zru| rzk| pkx| obg| wsd| mpc| nns| hbl| rcj| upc| tet| pnu| xsq| plq| sun| iix| xcx| jtk| ser| iye| yuf| pwp| jkm| xwk| wwf| dbh| dgh| olk| oei| dkg| asn| ywr| khd| mrg| hhg| sdv| vvk| lsz| wgi| yfy| aqz| duz| gyy|