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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

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.
ロジスティック判別,ジャックナイフ判別スクリーンショット
(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.
誤判別グラフスクリーンショット
(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.
ROC曲線:検査性能の評価スクリーンショット
(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.
判別グラフスクリーンショット
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※ 「画面はJUSE-StatWorks/V4.0のものです」

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