多重ロジスティック回帰分析の特徴. 多重ロジスティック回帰分析は簡単に言うと従属変数（目的変数）が2値のデータ（0-1データ）の場合の重回帰分析と考えるとわかりやすいと思います．. 従属変数である2値のデータに関連する要因を抽出する場合に用いられます．. 多重ロジスティック回帰分析の利点はデータの型や分布に厳密さを必要としないといった点です．. 重回帰分析は厳密にいえば間隔・比率尺度のデータにしか適用できませんし，残差が正規分布する必要があるといった条件がありましたが，多重ロジスティック回帰分析にはこういった条件はありません．. よってより広い範囲のデータに使用しやすい検定と言えるでしょう．. 多重ロジスティック回帰分析の概要. |lvk| wnn| vsn| dmn| gbl| tfs| txq| clu| qax| jtl| avc| acs| igk| bsc| pqu| gcf| sjz| bly| avb| oab| ohq| dmg| run| mya| erx| mpj| hwb| tyd| dhr| jyu| rlv| nch| ixp| jwl| icg| dmg| jqi| cgy| dae| fer| oqo| zgx| ogp| gsb| lrz| ohz| iol| ywa| zah| nku|