”順序”ロジスティック回帰
①ロジスティック回帰の位置付け
→多変量解析におけるデータから予測に入ると思う。重回帰分析との棲み分けは次に述べる。
②多変量解析における重回帰分析と何が違うか?
→予測値の取る範囲が定まるもの=ロジスティック回帰?
→定まらないもの=重回帰分析?
③順序ロジスティック回帰とは?
→目的変数が2値ではなく3値以上を取る時に活用する回帰分析
→(取る値の数ー1個)のロジスティック回帰を作ることが本質的な考え方か。例えば4値取る場合は、3つのモデルを作る。
(→オッズの考え方はまだ勉強中)
④ロジスティック回帰の中で、考慮すべきこと(多重共線性)
→説明変数間で高い相関があると、モデルの精度が下がる可能性あり。(多重共線性ありと言う。)
→多重共線性の確認を行うために、VIFを確認することが推奨されている。(参考論文)
→VIF値<10が参考となる。(URL)
→Pythonでの実装方法はこちらが参考になる(ブログ)
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