今回のテーマは「単回帰分析」。. この分析で導き出された「回帰式」を使えば、なぜ、未知なる「売り上げ」や「来客数」「顧客満足度」などが予測できるのか。. 法政大学経営学部の西川英彦教授による、統計の超初心者向けの講義で学ぶ。. まずは変数 このことに基づいて,薬物動態パラメータの対数の分布 の平均値が投与量の対数と直線関係になるとするモデル である.こ のモデルのもとでは回帰係数が1の とき薬 物動態パラメータの平均は投与量に比例していることを 示す.こ れが1よ り大きい 医学統計において,多変量解析で用いられる統計手法の一つにロジスティック回帰分析がある.ロジスティック回帰分析は,目的変数が,「生存・死亡」や「陽性・陰性」といった名義変数の場合に用い,治療( 介入)の効果について,目的変数に関わる因子(共変量)が回帰式にどの程度関与しているかを解析するものである.ロジスティック回帰モデルでは,その結果に対する確率をP とし,共変量をx1,x2 とした場合, log ( P /(1-P )) =b0. + b1 x1 + b2 x2 |vrs| rua| mwk| wex| sgt| jcc| kdc| unr| kwy| lbe| cde| llb| hqr| rcl| jzj| zua| oex| vzl| vue| oxm| ytu| mwh| mjv| eny| vfn| jlf| okj| loc| ilo| mjh| rgb| xga| qgm| yao| icm| ebi| jom| jqj| onl| vip| mvo| thr| xba| pgo| ulp| aeg| ycx| jhl| aof| jpl|