（著）山たー
線形回帰分析とロジスティック回帰分析
発生確率を$p(t)$として、線形ロジット変換を考える。 $$ \textrm{logit}[p(t)]:=\log\frac{p(t)}{1-p(t)}=a_0+a_1x_1+a_2x_2+\cdots+a_n x_n=Z $$ とすると、 \begin{align*} \frac{p(t)}{1-p(t)}&=\exp(Z)\\
p(t)&=\frac{\exp(Z)}{1+\exp(Z)}=\frac{1}{1+\exp(-Z)} \end{align*} となる。
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suekichi (木曜日, 10 6月 2021 11:29)
XとY軸が逆ではないですか。。？
Kiyomer (日曜日, 12 2月 2023 17:39)
確かに横軸が説明変数・縦軸が目的変数ですね。
areyour'sfool (日曜日, 30 4月 2023 15:27)
複数人で書いていて治さないとか、2018年だからもう社会人なんだろうけれど、こんな人に治されたくない。アホすぎる。