ロジスティック回帰分析とは（回帰分析）
ロジスティック回帰分析は計数値の比率データp（ 0.0～1.0 ）をロジット変換（z = ln p / ( 1-p )）したものに対する回帰式を求め，pを予測する手法です．
薬効評価，官能評価や故障率の予測等で使用されます．
第14回シンポジウムでの特別講義の公開資料をご覧いただけます．
- 山口 和範氏（立教大学）による特別講義
- 治療効果の検証方法：オッズ比とロジスティック回帰の考え方（報告原稿）
- 治療効果の検証方法：オッズ比とロジスティック回帰の考え方（スライド）
よくあるご質問（回帰分析・多変量解析）FAQをもっと見る
本システムの機能・特徴
- 目的変数
- 本システムの場合，目的変数である比率データは以下の二通りのデータ表からの計算が可能となっています．
集団観測値：各群のサンプル数と反応のあったサンプル数を入力したデータ表
個々の観測値：サンプルごとに良・不良などのニ値の結果を0,1で入力したデータ表 - 説明変数
- 量的変数，質的変数のどちらも使用可能です．個々の観測値の場合以下の機能を使用することができます．
- ロジスティック判別，ジャックナイフ判別
- 予測確率を設定し（初期値0.5），その値を判別境界値として，予測値と観測値との判別結果の表を見ることができます．ジャックナイフ判別の場合は各サンプルについて順次n個のサンプルから1個を除いた（n-1）個のサンプルに基づいた判別式を計算し，正しく判別されているか調べます．
（画像クリックで拡大サイズへ）- 誤判別グラフ
- 横軸に判別境界値，縦軸に誤判別率をとったグラフを表示することができます．判別境界値を変更した場合に，それぞれの誤判別率がどのように変化するか，判別の安定性などに着目し，視覚的に見ることができます．
（画像クリックで拡大サイズへ）- ROC曲線：検査性能の評価
- 薬効評価などでよく使用されるROC曲線はロジスティック回帰の結果，得られる感度を縦軸に，横軸に偽陽度をとり作成されます．ここでの感度とは観測値を0とし，予測が0となった場合の判別率を表し，偽陽度は，1-(観測値0で予測値が0となった判別率/予測値1の合計度数)を意味します．
（画像クリックで拡大サイズへ）- 判別グラフ
- 説明変数が1つだけ選択されているとき，説明変数と観測値や予測値の(判別)散布図を表示することができます．
（画像クリックで拡大サイズへ）
※ 「画面はJUSE-StatWorks/V4.0のものです」
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