Process / pipelineclassification-prediction
ロジスティック回帰
ロジスティック回帰は、連続変数およびカテゴリカル変数を説明変数として、二値アウトカム（疾患陽性／陰性、成功／失敗など）の確率をモデル化する統計的手法である。David Roxbee Cox（1958）によって開発されたこの手法は、予測値を[0,1]の確率区間に制約するためにロジスティック変換を適用することで、カテゴリカルなアウトカムの予測問題を解決し、疫学、医学、社会科学における正確なリスク層別化、診断予測、因果推論を可能にする。
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出典
- Cox, D. R. (1958). The regression analysis of binary sequences. Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 20(2), 215–242. DOI: 10.1111/j.2517-6161.1958.tb00292.x ↗
- Hosmer, D. W., Lemeshow, S., & Sturdivant, R. X. (2013). Applied Logistic Regression (3rd ed.). John Wiley & Sons. DOI: 10.1002/9781118548387 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 4). Binary Logistic Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/research-statistics/logistic-regression
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