日本語で書かれたロジスティック回帰に関する文献を探しています。 自分で調べたところでは、朝倉書店が出版している「ロジスティック回帰分析」以外、それらしいものが無いようです。 これ以外の文献をご存知の方がいらっしゃれば
ロジスティック回帰分析で、 (1)実験から得られた実測値(連続量と0,1の離散量が混在しているデータ)を用いたもの (2) (1)のデータの連続量のみを(実測値-平均値)/ 標準偏差で正規化したもの (3) (1)の
エクセル統計でロジスティック回帰をしようと思っています。 「関数のあてはめ-ロジスティック」と、 「多変量解析-多重ロジスティック」とツールが2つあり、 上限がともに1で、変数が1つであれば、理屈上は全く同じ推計結果が
ロジスティック回帰分析について教えてください。 式や使い方など詳しくわかる方がいらっしゃいましたらよろしくお願いします。
。。。 「ロジスティック回帰」を使えばいいのですか? 各独立変数ごとに従属変数に対するオッズ比が算出されるのですか? あと、これも重回帰のように独立変数の選択問題で当てはまりがよくないモデルがあったりするのでしょうか? あと
医療系の文献において、ある薬物による副作用発症に関連する要因を解析する上で、まずそれぞれの要因を単変量解析(univariate analysis)した後、ロジスティック回帰モデルを用いた多変量解析
SPSSを用いてロジスティック回帰分析で統計データを 処理しようとしています。 出力される結果のCox&Snell R2乗、Nagelkerke R2乗の 値が、統計に用いたデータのロジスティックモデルへ のあてはまり
こんにちは。 卒業論文の中でアンケートを分析したいと考えています。 統計学を学んだことはないのですが、いくつか本を読むうちに自分のやりたい分析は累積ロジスティック回帰でできるのではないかと考えるようになりました
初歩的な質問ですみません. 多変量ロジスティック回帰分析と多重ロジスティック回帰分析とは違うものでしょうか?違うとすれば,どのように違うのでしょうか? どなたか,教えて下さい.
ロジスティック回帰分析とニューラルネットワークの明確な違いを説明できる方がおられましたら、教えていただけないでしょうか。 ニューラルネットワーク(多層構造&バックプロパゲーション)も中間層での計算は、ロジスティックな
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