放送大学「統計学」に、ロジスティック回帰分析が出てきます。
ロジスティック回帰分析は、統計検定2級では出題されない分野です。

ロジスティック回帰分析の特徴をまとめると、以下のようになります。
  • 被説明変数(Y)が、2値データ。
  • ロジット変換により、2値データを連続データに変換する。
  • 最尤法によりパラメータを推定する。
  • eの推定されたパラメータ乗が、オッズ比となる。
パラメータの推計は電卓ではできないので、試験問題には出題されないでしょう。
おそらく、推計結果の解釈かと思います。

とくに、オッズ比が重要そうです。
例えば、病気と喫煙の関係をしめした、下記のような式。

病気の有無 = 0.9×(喫煙の有無)

e^0.9=2.46は、喫煙することで病気になる確率が2.46倍となることを意味します。

通常の回帰分析とは解釈の仕方が異なるので、注意が必要です。


しかし、それ以外は試験に出そうにないので、この点だけを抑えれば良さそうです。



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