統計学  ·  2018/09/16

ロジスティック回帰分析

（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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コメント: 3
  • #1

    suekichi (Thursday, 10 June 2021 11:29)


    XとY軸が逆ではないですか。。？

  • #2

    Kiyomer (Sunday, 12 February 2023 17:39)

    確かに横軸が説明変数・縦軸が目的変数ですね。

  • #3

    areyour'sfool (Sunday, 30 April 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。